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The radio operation in wireless sensor networks (WSN) in Internet of Things (IoT)applications is the most common source for power consumption. Consequently, recognizing and controlling the factors affecting radio operation can be valuable for managing the node power consumption. Among essential factors affecting radio operation, the time spent for checking the radio is of utmost importance for monitoring power consumption. It can lead to false WakeUp or idle listening in radio duty cycles and ContikiMAC. ContikiMAC is a low‐power radio duty‐cycle protocol in Contiki OS used in WakeUp mode, as a clear channel assessment (CCA) for checking radio status periodically. This paper presents a detailed analysis of radio WakeUp time factors of ContikiMAC. Furthermore, we propose a lightweight CCA (LW‐CCA) as an extension to ContikiMAC to reduce the Radio Duty‐Cycles in false WakeUps and idle listening though using dynamic received signal strength indicator (RSSI) status check time. The simulation results in the Cooja simulator show that LW‐CCA reduces about 8% energy consumption in nodes while maintaining up to 99% of the packet delivery rate (PDR).

Für die Optimierung eines bereits bestehenden Prozesses, z.B. im Hinblick auf den maximal möglichen Durchsatz bei gleich bleibender Qualität der Pyrolyseprodukte oder für die Einstellung der Betriebsparameter bei einem unbekannten Einsatzstoff, kann ein mathematisches Modell eine erste Abschätzung für die Einstellung betrieblicher Parameter, wie z.B. Temperaturprofile im Gas und Feststoff, geben. Darüber hinaus kann man mit einem Modell für neu zu konzipierende Anlagen konstruktive Parameter ermitteln oder überprüfen. In dem hier dargestellten vereinfachten Modellansatz werden u. a. die Umsatzvorgänge für ein Partikelkollektiv mit Hilfe von Summenparametern aus Untersuchungen an einer Thermowaage und ergänzend im Drehrohr ermittelt. Das Prozessmodell basiert auf einem Reaktormodell, das das Verweilzeitverhalten des Einsatzstoffes im Reaktor beschreibt und einem Basismodell, bestehend aus Massen- und Energiebilanzen für Solid und Gas sowie Ansätzen zur Trocknung und zum Umsatz. Im Hinblick auf die Verfügbarkeit von stoffspezifischen Daten von Abfällen sind insbesondere zur Berechnung des Verweilzeitverhaltens und des Umsatzes im Heißbetrieb vereinfachende Ansätze durch die Bildung von Summenparametern hilfreich. Das Prozessmodell wurde schrittweise validiert: Zunächst wurde in Kaltversuchen ein Summenparameter, der u.a. die unbekannten Reibungsverhältnisse im Drehrohr berücksichtigt, durch Vergleich von Experiment und Rechnung für Sand ermittelt. Für heterogene Abfallgemische kann dieser Materialfaktor zwar für Kaltversuche bestimmt werden (soweit dies für Abfälle möglich ist), im Heißbetrieb ändern sich jedoch alle wesentlichen Stoffparameter wie Partikeldurchmesser, Schüttdichte und Schüttwinkel sowie die Reibungsverhältnisse. Für diesen Fall wird der Materialfaktor zu Eins gesetzt und die wesentlichen Stoffgrößen umsatzabhängig modelliert. Dazu ist die Kenntnis der Schüttdichten, statischen Schüttwinkel und mittleren Partikeldurchmesser vom Abfall und Koks aus dem Abfall notwendig. Die mit diesen Stoffdaten berechnete Verweilzeit wurde in einem Heißversuch bei der Pyrolyse von Brennstoff aus Müll- (BRAM) Pellets mit einem Fehler von ca. 20 % erreicht. Das Basismodell wurde zunächst ohne Umsatz an Messergebnisse mit Sand im Drehrohr unter Variation von Temperaturen und Massenstrom angepasst bevor mit diesem Modell die Pyrolyse von einem homogenen Einsatzstoff (Polyethylen mit Sand) im Drehrohr berechnet wurde. Hier konnte bereits gezeigt werden, dass mit diesem vereinfachten Modellansatz gute Ergebnisse beim Vergleich von Modell und Experiment erzielt werden können. Im nächsten Schritt wurde der Sand angefeuchtet, um die Teilmodelle der Trocknung unterhalb und bei Siedetemperatur zu validieren. Die Mess- und Modellierungsergebnisse stimmen gut miteinander überein. Für ein Abfallgemisch aus BRAM-Pellets konnte der Verlauf der Solidtemperaturen unter der Berücksichtigung variabler Stoffwerte des Solids und eines Verschmutzungsfaktors, der den Belag des Drehrohres mit anklebendem Pellets bis zur Verkokung berücksichtigt, gut wiedergegeben werden. Die Gastemperaturen können in erster Näherung ausreichend genau durch das mathematische Modell beschrieben werden. Mit diesem vereinfachten mathematischen Modellansatz steht nun ein Hilfsmittel zur Auslegung und Optimierung von indirekt beheizten Drehrohren zur Verfügung, um bei einem neuen Einsatzstoff mit Daten aus experimentellen Basisuntersuchungen, die Temperaturverläufe im Feststoff und Gas sowie die Gaszusammensetzung in Abhängigkeit der wesentlichen Einflussgrößen abzuschätzen.