TY - CONF

T1 - DIGITALISIERUNG IN DER ABFALLWIRTSCHFT

AU - Lasch, Tatjana

AU - Khodier, Karim

AU - Sarc, Renato

A2 - Kandlbauer, Lisa

A2 - Enengel, Maximilian Julius

PY - 2024

Y1 - 2024

N2 - Um die ehrgeizigen Ziele der EU in Bezug auf Recycling zu erreichen, steht die Abfallwirtschaft vor der Herausforderung, sich in den kommenden Jahren zu einer effizienten, digitalisierten und dynamischen Branche weiter zu entwickeln. Besonders im Hinblick auf den heterogenen Materialstrom (gemischte Gewerbe- und Siedlungsabfälle), welcher in Form, Größe und Zusammensetzung variabel ist, ergeben sich Herausforderungen in der Behandlung. Um eine optimale Performance einer Abfallbehandlungsanlage und der dort eingesetzten mechanischen Aufbereitungsmaschinen sicherzustellen, ist es entscheidend, die wichtigsten Maschinenparameter und ihre Auswirkungen auf Maschine und Material genau zu verstehen. Im Weiteren ist es notwendig deren Betriebsweise zu optimieren und somit zu digitalisieren und dynamisieren. Um die aktuelle Abfallbehandlung entsprechen weiter zu entwickeln, wurden im ReWaste F – Projekt bereits erste Schritte in Bezug auf Charakterisierung der Maschinenparameter unternommen. Des Weiteren wurden auch Untersuchungen in Richtung digitale Vernetzung und dynamische Steuerung der Maschinen (d.h. Shredder) durchgeführt, da derzeit mechanische Abfallaufbereitungsmaschinen meist statisch betrieben werden. Statische Betriebsweise bedeutet, dass die Maschinen nicht auf qualitative Änderungen des Materialstroms reagieren können, z.B. sich an verschiedene Input-Materialarten anpassen oder eine definierte Output-Materialqualität herstellen. Durch eine optimierte Behandlung des Abfallstroms soll das Material für ein nachfolgendes Recycling bestmöglichst zur Verfügung gestellt werden. Maschinen und im späteren die gesamte Anlage soll weiterentwickelt werden bis hin zu einer sogenannten „Smart-Waste-Factory“. Dafür ist auch der Einsatz diverser Sensorik für die Bestimmung der Materialqualität notwendig. Im Projekt ReWaste F werden folgende Sensoren verwendet: NIR (Nah-Infrarot-Sensor), RFID-Sensoren, RGB-Kamera, Volumenstromsensor, Massestromsensor. Diese Sensoren sollen durch das Einpflegen in eine digitale Plattform miteinander verknüpft werden und dadurch untereinander kommunizieren können. Daten werden in Echtzeit abgegriffen und es ist daher möglich, zeitnahe bestimmte Parameter (Schnittspalt, Drehzahl usw.) an den Maschinen dynamisch zu verstellen. Im Digital Waste Research Lab (DWRL) des Lehrstuhls für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft wird der Lösungsansatz einer Smart-Waste-Factory experimentell simuliert und erste vielversprechenden Ergebnisse liegen vor.

AB - Um die ehrgeizigen Ziele der EU in Bezug auf Recycling zu erreichen, steht die Abfallwirtschaft vor der Herausforderung, sich in den kommenden Jahren zu einer effizienten, digitalisierten und dynamischen Branche weiter zu entwickeln. Besonders im Hinblick auf den heterogenen Materialstrom (gemischte Gewerbe- und Siedlungsabfälle), welcher in Form, Größe und Zusammensetzung variabel ist, ergeben sich Herausforderungen in der Behandlung. Um eine optimale Performance einer Abfallbehandlungsanlage und der dort eingesetzten mechanischen Aufbereitungsmaschinen sicherzustellen, ist es entscheidend, die wichtigsten Maschinenparameter und ihre Auswirkungen auf Maschine und Material genau zu verstehen. Im Weiteren ist es notwendig deren Betriebsweise zu optimieren und somit zu digitalisieren und dynamisieren. Um die aktuelle Abfallbehandlung entsprechen weiter zu entwickeln, wurden im ReWaste F – Projekt bereits erste Schritte in Bezug auf Charakterisierung der Maschinenparameter unternommen. Des Weiteren wurden auch Untersuchungen in Richtung digitale Vernetzung und dynamische Steuerung der Maschinen (d.h. Shredder) durchgeführt, da derzeit mechanische Abfallaufbereitungsmaschinen meist statisch betrieben werden. Statische Betriebsweise bedeutet, dass die Maschinen nicht auf qualitative Änderungen des Materialstroms reagieren können, z.B. sich an verschiedene Input-Materialarten anpassen oder eine definierte Output-Materialqualität herstellen. Durch eine optimierte Behandlung des Abfallstroms soll das Material für ein nachfolgendes Recycling bestmöglichst zur Verfügung gestellt werden. Maschinen und im späteren die gesamte Anlage soll weiterentwickelt werden bis hin zu einer sogenannten „Smart-Waste-Factory“. Dafür ist auch der Einsatz diverser Sensorik für die Bestimmung der Materialqualität notwendig. Im Projekt ReWaste F werden folgende Sensoren verwendet: NIR (Nah-Infrarot-Sensor), RFID-Sensoren, RGB-Kamera, Volumenstromsensor, Massestromsensor. Diese Sensoren sollen durch das Einpflegen in eine digitale Plattform miteinander verknüpft werden und dadurch untereinander kommunizieren können. Daten werden in Echtzeit abgegriffen und es ist daher möglich, zeitnahe bestimmte Parameter (Schnittspalt, Drehzahl usw.) an den Maschinen dynamisch zu verstellen. Im Digital Waste Research Lab (DWRL) des Lehrstuhls für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft wird der Lösungsansatz einer Smart-Waste-Factory experimentell simuliert und erste vielversprechenden Ergebnisse liegen vor.

M3 - Poster

ER -