KI im Rückkühlwerk

„Grundsätzlich sind die eingesetzten Prozessleitsysteme nur darauf ausgerichtet, den Betrieb sicherzustellen“, sagt Frank Mollard, Leiter Data Science & Data Engineering bei Infraserv Höchst, „Die Kollegen vor Ort hatten somit – trotz jahrelanger Erfahrung – gar keine Chance, das Optimierungspotenzial zu erkennen“.

Die Infraserf Höchst ist Betreiber des Chemie- und Pharma-Standortes „Industriepark Höchst“ in Frankfurt am Main. Hier steht das Rückkühlwerk, an dem die Infraserf nun erstmals eine optimierte Betriebsführung mit Hilfe eines digitalen Zwillings der Pumpensteuerung testete. Mit Erfolg: 411.000 kWh und 173 Tonnen CO2 lassen sich Infraserf zufolge beim Betrieb der Anlage nun jährlich einsparen.

Dafür wurden zunächst feingranulare Daten der eingesetzten Pumpen des Rückkühlwerks aus einem kompletten Jahr analysiert und interpretiert. Dabei zeigte sich, dass sich Energieeinsparpotenziale daraus ergeben könnten, wenn der Bedarf an Wasser mit niedrigerer Leistung gedeckt werden könne. Bei günstiger Drehzahl der flexibel einsetzbaren Pumpe mit Frequenzumrichter sowie rechtzeitigem Umschalten ließen sich Verschleiß und Energieverbrauch erheblich reduzieren.

Um das Rückkühlwerk dementsprechend energieoptimal steuern zu können, baute das Team um Frank Mollard die Anlage als digitalen Zwilling – also als virtuelle Abbildung des Systems – nach. Der mathematische Algorithmus kann nun die optimale Pumpenkombination für den jeweiligen Bedarf anzeigen, um möglichst stromsparend und pumpenschonend zu agieren. Auch Komponenten wie eingebaute Klappen oder Restriktionen bezogen auf den Druck werden dabei berücksichtigt.

„Mithilfe Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens können wir versteckte Muster in Daten finden, die zur Optimierung der Anlagenbetriebsweise und -verfügbarkeit beitragen“, so Mollard, Die entwickelte Methodik soll auf weitere Rückkühlwerke ausgerollt werden.