Entwicklung von Berechnungsmodellen zur Ermittlung relevanter Einflussgrößen auf die Genauigkeit von Systemen zur nahinfrarotgestützten Echtzeitanalytik von Ersatzbrennstoffen
Peter Krämer
Ersatzbrennstoffe aus festen, nicht gefährlichen Abfällen werden in Mono- und Mitverbrennungsanlagen zur Energieerzeugung eingesetzt. Je nach Verwertungsverfahren ergeben sich spezifische Anforderungen an den Brennstoff. Die Überprüfung dieser Anforderungen, speziell der chemischen und kalorischen, erfolgt aktuell durch diskontinuierliche Analytik in einem Labor. Die Prozessschritte der Laboranalytik (insbesondere die Probenahme) weisen dabei ein sich fortpflanzendes Fehlerpotenzial auf. Gleichzeitig ist aufgrund des Zeitintervalls zwischen der Probenahme und dem vorliegen der Analysenergebnisse eine direkte Prozesssteuerung nicht möglich.
Die beschriebenen Nachteile können durch auf Nahinfrarotspektroskopie basierende Systeme kompensiert werden. Diese Systeme ermöglichen die Identifikation heizwertreicher Stoffgruppen aus Abfällen. Gleichzeitig werden auch die Flächen von Partikeln über die detektierten Pixel ermittelt. Durch die Installation eines NIR-Detektors über ein Förderband
(2 – 3 m/s) können die o. g. Daten kontinuierlich für Ersatzbrennstoffe erhoben werden. Werden diese Daten mit im Systemalgorithmus hinterlegten Erwartungswerten, d. h. mittleren stoffgruppenspezifischen Flächengewichten und Konzentrationen verknüpft, kann eine Berechnung brennstoffcharakterisierender Parameter in Echtzeit realisiert werden.
Das System basiert somit auf dem Gesetz der großen Zahlen und erfordert einen entsprechenden Mindestdurchsatz, um eine ausreichende Konvergenz der Konzentration an den Erwartungswert sicherzustellen.
Aufgrund physikalischer Rahmenbedingungen weist auch die nahinfrarotgestützte Echtzeitanalytik bestimmte Fehlerpotenziale auf.
In der vorliegenden Arbeit werden Berechnungsmodelle entwickelt, mit denen zum einen relevante Einflussgrößen auf die Systemgenauigkeit identifiziert und zum anderen die notwendigen Mindestdurchsätze zur Generierung von Ergebnissen mit einer bestimmten statistischen Genauigkeit ermittelt werden können.
