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Erweiterte Prozessbewertung von Biogasanlagen unter Berücksichtigung organoleptischer Parameter und Erfahrungswissen

  • Landwirtschaftliche Biogasanlagen leisten mit ca. 9.300 Anlagen und einem Anteil von 5,3% an der Stromerzeugung, einen Beitrag zur Erzeugung Erneuer-barer Energien in Deutschland. Die Optimierung dieser Anlagen fördert die nachhaltige Bereitstellung von Strom, Wärme und BioErdgas. Das Ergebnis dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines mehrmethodi-schen Bewertungsansatzes zur Beschreibung der Qualität der Eingangs-substrate als Teil einer ganzheitlichen Prozessoptimierung. Dies gelingt durch die kombinierte Nutzung klassischer Analysesätze, der Nutzung organolepti-scher Parameter – der humansensorischen Sinnenprüfung – und der Integration von prozess- und substratspezifischem Erfahrungswissen. Anhand von halbtechnischen Versuchen werden Korrelationen und Kausalitäten zwi-schen chemisch-physikalischen, biologischen, organoleptischen und erfahrungsbezogenen Parametern erforscht. Die Entwicklung einer Fallbasis mit Hilfe des Fallbasierten Schließens, einer Form Künstlicher Intelligenz, zeigt das Entwicklungs- und Integrationspotenzial der Automatisierung auf, insbesondere auch im Hinblick auf neue Ansätze z.B. Industrie 4.0. Erste Lösungen zur Bewältigung der identifizierten Herausforderungen der mehrmethodischen Prozessbewertung werden vorgestellt. Abschließend wird ein Ausblick auf den weiteren Forschungsbedarf gegeben und die Übertragbarkeit des mehrmethodischen Bewertungsansatzes auf andere Anwendungsfelder z.B. Bioabfallbehandlung, Kläranlagen angeregt.
  • Agricultural biogas plants significantly contribute to the generation of renewable energies in Germany. Approx. 9,300 facilities account 5.3% of the total generated electricity in Germany. Optimization of these biogas plants will undoubtably promote the sustainable provision of electricity, heat and natural gas. This research study developed a multi-methodical assessment approach to de-scribe the quality of input substrates as part of a holistic process optimization. This is achieved by combination of conventional analysis, use of organoleptic parameters, integration of process- as well as substrate-specific experient ba-sed knowledge. Correlations and causalities between chemical-physical, biological, organoleptic and experiential parameters are explored. These inves-tigations based on semi-technical experiments. Using case-based reasoning, a form of artificial intelligence, demonstrates the potential for development and integration of automation. Solving approaches to overcome the challenges of multi-methodical process assessment are presented. Finally, an outlook on further research needs is given. Furthermore, the trans-ferability of the multi-methodical assessment approach to other fields of application like bio-waste treatment or sewage treatment plants, is incited.

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Metadaten
Document Type:Doctoral Thesis
Author:Dr.-Ing. Laura Katharina Weitze
DOI (Cite-Link):https://doi.org/10.25643/bauhaus-universitaet.3849Cite-Link
URN (Cite-Link):https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20190129-38499Cite-Link
Referee:Prof. Dr.-Ing. Jörg LondongORCiDGND, Prof. Dr.-Ing. Martin KranertGND
Advisor:Prof. Dr.-Ing. Eckhard KraftGND
Language:German
Date of Publication (online):2019/01/26
Date of first Publication:2019/01/26
Date of final exam:2018/12/20
Release Date:2019/01/29
Publishing Institution:Bauhaus-Universität Weimar
Granting Institution:Bauhaus-Universität Weimar, Fakultät Bauingenieurwesen
Institutes:Fakultät Bauingenieurwesen / Bauhaus-Institut für zukunftsweisende Infrastruktursysteme
Pagenumber:308
Tag:Biogas; Organoleptik
GND Keyword:Biogasanlage; Erfahrungswissen; Maissilage; Optimierung
Dewey Decimal Classification:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
BKL-Classification:30 Naturwissenschaften allgemein
Licence (German):License Logo Creative Commons 4.0 - Namensnennung-Nicht kommerziell-Keine Bearbeitung (CC BY-NC-ND 4.0)