TwinSF

Worum geht es hier?
Durch die Entwicklung von Assistenzsystemen und Regelungen, die auf Vorhersagedaten und einem digitalen Zwilling basieren, soll die Effizienz einer Anlage zur Produktion von klimaneutralem Treibstoff gesteigert werden. Damit soll auch unter sich stetig ändernden Wetterbedingungen der bestmögliche Ertrag gewährleistet werden. Dafür werden Modelle benötigt, die in Echtzeit das zukünftige Verhalten der Anlage berechnen und eine optimierte Betriebsführung ableiten können. Diese hohe Anforderung an die Rechenzeit steht in der Regel im Konflikt mit der Modellgenauigkeit, da der Detailgrad der Simulation verringert werden muss. In diesem Projekt werden Ansätze auf Basis künstlicher Intelligenz verfolgt, die bei gleichbleibender Rechenzeit eine höhere Genauigkeit und damit eine höhere Effizienz der solaren Kraftstoffsynthese erreichen sollen. Parallel werden solche Assistenz- und Regelungssysteme ebenfalls anhand physikalischer Modelle entwickelt, sodass beiden Ansätze miteinander verglichen werden können.

Was war Ihre Motivation, sich an dieser Ausschreibung zu beteiligen? Woher stammt die Idee?
Das SIJ arbeitet bereits im Projekt SolarFuels mit Synhelion zusammen und entwickelt dort dynamische, physikalische Modelle der Anlage. In anderen Projekten haben wir bereits gute Erfahrungen gesammelt, vergleichbare Modelle im Rahmen von Betriebsassistenzsystemen einzusetzen. Mit der Unterstützung von Prof. Dr. Bodo Kraft und des IDT soll der Zielkonflikt zwischen Rechenzeit und Genauigkeit mit KI-basierten Ansätzen weiter minimiert werden. Der Anwendungsfall der solaren Kraftstoffsynthese bietet die Möglichkeit die Systeme in einer industriellen Pilotanlage direkt zu testen und zur Kommerzialisierung weiterzuentwickeln.

Welchen Nutzen bringt dieses Projekt für die Gesellschaft und/oder im Sinne der Nachhaltigkeit?
Dieses Projekt trägt zur Dekarbonisierung des Verkehrssektors bei. Insbesondere in Bereichen wie dem Luftverkehr ist die Elektrifizierung schwierig, weshalb klimaneutral erzeugte Kraftstoffe eine vielversprechende Alternative darstellen. Durch eine Effizienzsteigerung können Produktionskapazitäten gesteigert und die spezifischen Kosten gesenkt werden, was wiederum zu einer schnelleren Marktdurchdringung und entsprechend schnelleren Emissionsreduktion führt. Bei erfolgreicher Erprobung des KI-Ansatzes kann dieser auch auf andere schwer regelbare Energiesysteme übertragen werden, um eine nachhaltigere und effizientere Energieversorgung zu ermöglichen.

Wer macht noch mit?
Seitens der Fachhochschule arbeiten das SIJ und das IDT an dem Projekt und bündeln ihre jeweiligen Expertisen im Bereich der Solartechnik und der künstlichen Intelligenz. Zusammen mit Synhelion Germany GmbH erarbeitet dieses interdisziplinäre Team Systeme, die an einer industriellen Pilotanlage zur solaren Kraftstoffsynthese der Synhelion Germany GmbH im Brainergy Park Jülich getestet werden.