Projektdetails
Beschreibung
Ziel dieses Projektes ist es, ein Verfahren zur Verwertung dieser Glycerinabfälle im Sinne der Kreislaufwirtschaft im Labormaßstab zu entwickeln. Durch Hinzufügen weiterer Trennschritte soll die Effizienz des gesamten G2P-Prozesses weiter gesteigert werden, indem die Abfallströme verringert und die Anzahl der verwertbaren Produkte, d.h. gereinigtes, nicht umgewandeltes Glycerin und Salze, erhöht wird. Um den
optimalen Betrieb des Glycerinabfallprozesses angesichts der stark schwankenden Einsatzstoffe zu ermöglichen, wird ein digitaler Zwilling für diesen Prozess erstellt, der mit Machine Learning-Methoden verknüpft wird. Letztere sollen die Robustheit und Effizienz des Glycerinabfall-Recyclingprozesses deutlich verbessern, indem sie den jeweiligen Einsatzstoff erkennen und im Betriebsmodus der Glycerinabfallanlage
darauf reagieren, mit dem Ziel, möglichst wenig Abfall zu deponieren und möglichst viele verwertbare Produkte zu erzeugen. Der Nachweis der Einsparungen wird im Projekt durch die Erarbeitung konkreter, kommerziell relevanter Anwendungsfälle erbracht.
Status | Laufend |
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Tatsächlicher Beginn/ -es Ende | 1/01/23 → 31/12/25 |
Fingerprint
Erkunden Sie die Forschungsthemen, die von diesem Projekt angesprochen werden. Diese Bezeichnungen werden den ihnen zugrunde liegenden Bewilligungen/Fördermitteln entsprechend generiert. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.