Grenzwertüberwachung mittels Trendprognose am Beispiel von Stickoxiden

Anwendungsbeispiel für den Einsatz Industrieller KI (Smart Machines) im Bereich der Emissionskontrolle und -überwachung

In Zeiten steigenden Umweltbewusstseins und verschärfter Umweltauflagen ist die Einhaltung von Grenzwerten von großer Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf Schadstoffemissionen. Die traditionelle Methode, feste Schwellenwerte festzulegen und lediglich deren Überschreitung zu überwachen, lässt keinerlei Handlungsspielraum, um die Überschreitung gegebenenfalls zu verhindern. Hier kommt die Trendprognose als Werkzeug zur frühen Warnung und Emissionskontrolle ins Spiel.

In diesem Beitrag wollen wir am Beispiel der Überwachung eines Stickoxidgrenzwerts aufzeigen, wie die Anwendung von Trendprognosealgorithmen dazu beitragen kann, diesen Grenzwert effektiv zu überwachen, Überschreitungen gezielt zu verhindern und so Schadstoffemissionen zu reduzieren.

Stickoxidgrenzwerte und Herausforderungen bei der Emissionskontrolle:

Stickoxidgrenzwerte sind in vielen Umweltauflage zu finden. Sie betreffen nicht nur den Verkehrssektor, sondern Verbrennungsmotoren generell. Die Einhaltung dieser Grenzwerte kann eine Herausforderung darstellen, da die Stickoxidemissionen von verschiedenen Faktoren wie Wetterbedingungen, Brennstoff und Katalysatorzustand abhängen. Die herkömmliche Überwachung mittels festgelegter Schwellenwerte kann Schwierigkeiten bereiten, da sie nicht auf Veränderungen der Umgebungsbedingungen reagiert.

3 wichtige Schritte der Trendprognose zur Stickoxidgrenzwertüberwachung:

1. Kontinuierliche Überwachung: Trendprognosealgorithmen ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung der Stickoxidwerte. Anstatt sich ausschließlich auf starre Schwellenwerte zu verlassen, analysieren diese Algorithmen historische Daten, um Trends und Muster zu erkennen. Dieser KI-gestützte Prozess erlaubt eine präzisere Vorhersage des zukünftigen Verlaufs der Stickoxidemissionen.
2. Frühzeitige Warnungen: Durch die Überwachung von Trends können Prognosealgorithmen frühzeitig Abweichungen von den erwarteten Stickoxidwerten erkennen. Dies ermöglicht eine rechtzeitige Warnung vor möglichen Grenzwertüberschreitungen. Maßnahmen können ergriffen werden, um die Schadstoffemissionen zu reduzieren, bevor es zu Problemen kommt.
3. Anpassungsfähigkeit an Veränderungen: KI-gestützte Trendprognosealgorithmen sind in der Lage, sich an sich variable Umgebungsbedingungen und Verhaltensmuster anzupassen. Sie können Faktoren wie Brennstoffzusammensetzung, Katalysatoralter, Wetterbedingungen und saisonale Schwankungen berücksichtigen, um genauere Prognosen zu liefern. Eine effektive Überwachung und Kontrolle der Stickoxidemissionen ist somit sichergestellt.

Wichtige Fragen zur Etablierung eines Trendprognoseverfahrens durch AIM:

• Was wird benötigt? Zum Aufsetzen eines Trendprognoseverfahrens können verschiedenste Messwerte herangezogen werden es ist jedoch essenziell das mindestens die Stickoxidausstöße der zu überwachenden Anlage historisiert vorliegen. Weitere Sensorwerte können helfen die Prognosequalität zu verbessern sind aber nicht immer zwingend erforderlich. Unsere Experten bei AIM unterstützen hier gerne bei der Auswahl. Im Rahmen eines Data Quick Checks überprüfen unsere Experten, ob die Datenmenge- und -qualität der historisierten Daten prinzipiell ausreichend ist für das Aufsetzten eines KI-Modells zur Trendprognose.
• Wie findet man den geeigneten Algorithmus? Ist die Datenqualität sichergestellt, ist der nächste Schritt das Verfahren in einem Proof of Concept zu entwerfen. Es gibt verschiedene Arten von Prognosealgorithmen, wie beispielsweise lineare Regression, exponentielle Glättung oder neuronale Netze. Die Wahl des richtigen Algorithmus hängt von den spezifischen Anforderungen des Prozesses und der verfügbaren Daten ab. Unser Team wägt die Vor- und Nachteile dieser Algorithmen basierend auf diesen Anforderungen ab und wählt die geeignetsten davon aus, um diese miteinander zu vergleichen.
• Wie wird sichergestellt, dass am Ende alles reibungslos läuft? Pilotphase hat sich im Proof of Concept als Verfahren für die historisiert vorliegenden Daten etabliert. Hier wird das Trendprognoseverfahren abschließend unter realen Bedingungen getestet bevor es im Feld ausgerollt werden kann.

Fazit: Die Emissionskontrolle mittels Industrieller KI (KI-Technologie) unterstützt dabei, die Einhaltung der strengen gesetzlichen Vorgaben und Vorschriften zu vereinfachen. Sie kann helfen, den Verlauf vorherzusagen und ermöglicht ein Eingreifen bevor Überschreitungen eintreten.

Sie möchten mithilfe von Trendprognosen die Emissionskontrolle und -überwachung in Ihrem Unternehmen automatisieren?

• Schildern Sie uns Ihr Problem!
• Wir schauen, ob es lösbar ist…

Gern steht Ihnen unser Vertriebsteam zwecks Rückfragen und Austausch zur Verfügung.

Diese Artikel könnten Sie auch interessieren:

Ihr Ansprechpartner bei AIM: Nils Funke

Als Product Owner im Bereich KI & Machine Learning verantwortet Nils Funke bei AIM die Anwendung und Übertragung innovativer Machine Learning Modelle und Verfahren aus der Forschung in die industrielle Praxis

AIM – Agile IT Management GmbH
E-Mail: nfunke@agile-im.de
Telefon: 017678456811