Entwicklung eines sensorbasierten Mess- und Fernüberwachungssystems zur Vorhersage des Korrosionsverhaltens in elektrischen Anlagen hinsichtlich der Umsetzung einer bedarfsgerechten Wartung

Schäden durch Korrosion sind eine ernst zu nehmende Herausforderung beim Betrieb von Anlagen zur Abwasseraufbereitung. Klärwerke und andere Einrichtungen, die zur Weiterleitung und Aufbereitung von Abwässern eingesetzt werden, sind dauerhaft Schadgasen ausgesetzt. Diese entstehen durch Fäulungsprozesse und sind meistens schwefelhaltig. Korrosive Prozesse werden durch schwefelhaltige Verbindungen gefördert. Die Folge ist, dass zum Beispiel Kabel und Leitungen schneller altern. Hierdurch entstehen über lange Zeiträume teilweise schwer erkennbare Beschädigungen, die, wenn sie unbemerkt bleiben, ein Klärwerk stilllegen können. Im schlimmsten Fall führen diese Korrosionsschäden zu Kurzschlüssen und Bränden.

  Durch den für das Verfahren eigens entwickelten Sensor stehen aktuelle Live-Daten zum Korrosionsverlauf zur Verfügung. Anhand von historischen Erfahrungswerten und typischen Verhaltensweisen von Bauteilen berechnet eine künstliche Intelligenz Wahrscheinlichkeiten zum Ausfall von Bauteilen. Der Betreiber der Anlage hat somit die Möglichkeit vor einem Schaden proaktiv Wartungsarbeiten durchzuführen und gefährdete Bauteile auszutauschen.

  In dem Projekt sollen sowohl Software als auch Hardware so weiterentwickelt werden, dass sie nicht nur bei Neubauten zum Einsatz kommen können, sondern auch in bereits bestehenden Anlagen nachgerüstet werden können. Weiterhin sind umfangreiche Feldtests durchzuführen und auszuwerten, um ausreichend Trainingsdaten für die KI zu generieren.

Dieses projekt wird/wurde kofinanziert von der Europäischen Union aus dem Europäischem Fonds für regionale Entwicklung.
Operationelles Programm Mecklenburg-Vorpommern 2014–2020 - Investitionen in Wachstum und Beschäftigung

 

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