RFID - Tool zur Partikelverfolgung in der Abfallwirtschaft

Publikationen: KonferenzbeitragPosterForschung

Standard

RFID - Tool zur Partikelverfolgung in der Abfallwirtschaft. / Rizvan, Alisa; Khodier, Karim; Sarc, Renato.
2023. Postersitzung präsentiert bei DGAW Wissenschaftskongress "Abfall- und Ressourcenwirtschaft", Hamburg, Deutschland.

Publikationen: KonferenzbeitragPosterForschung

Harvard

Rizvan, A, Khodier, K & Sarc, R 2023, 'RFID - Tool zur Partikelverfolgung in der Abfallwirtschaft', DGAW Wissenschaftskongress "Abfall- und Ressourcenwirtschaft", Hamburg, Deutschland, 9/03/23 - 10/03/23.

APA

Rizvan, A., Khodier, K., & Sarc, R. (2023). RFID - Tool zur Partikelverfolgung in der Abfallwirtschaft. Postersitzung präsentiert bei DGAW Wissenschaftskongress "Abfall- und Ressourcenwirtschaft", Hamburg, Deutschland.

Vancouver

Rizvan A, Khodier K, Sarc R. RFID - Tool zur Partikelverfolgung in der Abfallwirtschaft. 2023. Postersitzung präsentiert bei DGAW Wissenschaftskongress "Abfall- und Ressourcenwirtschaft", Hamburg, Deutschland.

Author

Rizvan, Alisa ; Khodier, Karim ; Sarc, Renato. / RFID - Tool zur Partikelverfolgung in der Abfallwirtschaft. Postersitzung präsentiert bei DGAW Wissenschaftskongress "Abfall- und Ressourcenwirtschaft", Hamburg, Deutschland.

Bibtex - Download

@conference{a271021de49d4cd9aadb6047ee3cb6f1,
title = "RFID - Tool zur Partikelverfolgung in der Abfallwirtschaft",
abstract = "Die Abfallwirtschaft befindet sich seit einigen Jahren in einem digitalen Wandel. Als zentrale Aufgabe gilt es Behandlungsprozesse zu optimieren, dass allerdings eine Echtzeitcharakterisierung der Abf{\"a}lle in Behandlungsanlagen erfordert. Dar{\"u}ber hinaus ist es aufgrund der hochfrequenten Schwankungen der Abfalleigenschaften erforderlich, Daten von unterschiedlichen Messstellen in einer Anlage demselben Abfall zuzuordnen und ein geeignetes Prozessverst{\"a}ndnis aufzubauen, um diese beispielsweise f{\"u}r das Training von Machine-Learning Modellen nutzen zu k{\"o}nnen. Ziel dieser sensorischen {\"U}berwachung von Materialstr{\"o}men ist es in Zukunft Anlagen so zu optimieren, damit mit einer solchen Heterogenit{\"a}t von Abf{\"a}llen leichter und effizienter umgegangen werden kann. Von der zentralen Fragestellung her entspricht diese Partikel{\"u}berwachung einer Verweilzeitmessung. Daf{\"u}r gibt es noch kein etabliertes Messverfahren im Bereich der mechanischen Aufbereitung fester Abf{\"a}lle. Ein hohes Potential daf{\"u}r haben allerdings RFID-basierte Techniken, welche f{\"u}r die Verfolgung einzelner Partikel in einem Abfallstrom durch eine Anlage genutzt werden k{\"o}nnen. In der vorliegenden Arbeit soll kurz die Hardware, der Versuchsaufbau sowie erste Einsatzerfahrungen im Zusammenhang mit relevanten Forschungsfragen vorgestellt werden.",
author = "Alisa Rizvan and Karim Khodier and Renato Sarc",
year = "2023",
month = mar,
language = "Deutsch",
note = "DGAW Wissenschaftskongress {"}Abfall- und Ressourcenwirtschaft{"} ; Conference date: 09-03-2023 Through 10-03-2023",

}

RIS (suitable for import to EndNote) - Download

TY - CONF

T1 - RFID - Tool zur Partikelverfolgung in der Abfallwirtschaft

AU - Rizvan, Alisa

AU - Khodier, Karim

AU - Sarc, Renato

N1 - Conference code: 12

PY - 2023/3

Y1 - 2023/3

N2 - Die Abfallwirtschaft befindet sich seit einigen Jahren in einem digitalen Wandel. Als zentrale Aufgabe gilt es Behandlungsprozesse zu optimieren, dass allerdings eine Echtzeitcharakterisierung der Abfälle in Behandlungsanlagen erfordert. Darüber hinaus ist es aufgrund der hochfrequenten Schwankungen der Abfalleigenschaften erforderlich, Daten von unterschiedlichen Messstellen in einer Anlage demselben Abfall zuzuordnen und ein geeignetes Prozessverständnis aufzubauen, um diese beispielsweise für das Training von Machine-Learning Modellen nutzen zu können. Ziel dieser sensorischen Überwachung von Materialströmen ist es in Zukunft Anlagen so zu optimieren, damit mit einer solchen Heterogenität von Abfällen leichter und effizienter umgegangen werden kann. Von der zentralen Fragestellung her entspricht diese Partikelüberwachung einer Verweilzeitmessung. Dafür gibt es noch kein etabliertes Messverfahren im Bereich der mechanischen Aufbereitung fester Abfälle. Ein hohes Potential dafür haben allerdings RFID-basierte Techniken, welche für die Verfolgung einzelner Partikel in einem Abfallstrom durch eine Anlage genutzt werden können. In der vorliegenden Arbeit soll kurz die Hardware, der Versuchsaufbau sowie erste Einsatzerfahrungen im Zusammenhang mit relevanten Forschungsfragen vorgestellt werden.

AB - Die Abfallwirtschaft befindet sich seit einigen Jahren in einem digitalen Wandel. Als zentrale Aufgabe gilt es Behandlungsprozesse zu optimieren, dass allerdings eine Echtzeitcharakterisierung der Abfälle in Behandlungsanlagen erfordert. Darüber hinaus ist es aufgrund der hochfrequenten Schwankungen der Abfalleigenschaften erforderlich, Daten von unterschiedlichen Messstellen in einer Anlage demselben Abfall zuzuordnen und ein geeignetes Prozessverständnis aufzubauen, um diese beispielsweise für das Training von Machine-Learning Modellen nutzen zu können. Ziel dieser sensorischen Überwachung von Materialströmen ist es in Zukunft Anlagen so zu optimieren, damit mit einer solchen Heterogenität von Abfällen leichter und effizienter umgegangen werden kann. Von der zentralen Fragestellung her entspricht diese Partikelüberwachung einer Verweilzeitmessung. Dafür gibt es noch kein etabliertes Messverfahren im Bereich der mechanischen Aufbereitung fester Abfälle. Ein hohes Potential dafür haben allerdings RFID-basierte Techniken, welche für die Verfolgung einzelner Partikel in einem Abfallstrom durch eine Anlage genutzt werden können. In der vorliegenden Arbeit soll kurz die Hardware, der Versuchsaufbau sowie erste Einsatzerfahrungen im Zusammenhang mit relevanten Forschungsfragen vorgestellt werden.

M3 - Poster

T2 - DGAW Wissenschaftskongress "Abfall- und Ressourcenwirtschaft"

Y2 - 9 March 2023 through 10 March 2023

ER -