Aktuelle Forschungsprojekte

Gesamtsystemoptimierung von Kältetechnischen Alagensystemen für Energiewende und Klimaschutz

Kryoflüssigkeitspumpen für tiefkalt verflüssigte Gase wie z.B. LIN, LOX, LHe, LH2, LNG, LAr

Korrosionsinhibitor für Absorptionskälteanlagen

Prüfung mobiler Leckdetektoren nach DIN EN 14624

Befeuchtungsanlage für hochreine Gase

Ressourcenoptimierung und Beschleunigung von Strömungssimulationen mittels künstlicher Intelligenz

Laseroptische Strömungsmessung

Praktikum, Diplom, Master, Bachelor

Untersuchungen von Werkstoffen

Akustik und Schwingungen

Phasenauflösende numerische Simulation von Suspensionen

Entwicklung eines schnellen Rechenverfahrens..

Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption

Entwicklung eines kryogenen magnetbasierten Luftzerlegers

Zustands- und Schadensanalysen

Thermostatische Expansionsventile

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Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen

BMWi Euronorm Innokom

01/2019–05/2021

Dr.-Ing. Thomas Oppelt

+49-351-4081-5321

E-Mail senden

in Bearbeitung

Klimasysteme intelligent regeln – hoher Komfort bei niedrigem Energiebedarf

Motivation

Die Energieeffizienz vieler klimatechnischer Systeme bleibt im Betrieb deutlich unterhalb des bei der Planung prognostizierten Wertes. Eine Ursache dafür ist, dass insbesondere komplexe Systeme mit mehreren Erzeugern, Speichern und Abnahmestellen häufig nicht optimal betrieben werden.

Ziel des Projekts

Entwicklung eines Betriebsoptimierungs-Tools für klimatechnische Systeme unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens (ML) und Daten aus dem digitalen Gebäudemodell (Building Information Model, BIM):

Optimierungsziel: hohe Energieeffizienz bei gleichzeitig hoher Nutzerzufriedenheit

Einsparung von Betriebskosten, Energie und Kohlendioxidemissionen durch Effizienzsteigerung

fortlaufende selbstständige Verbesserung des ML-Algorithmus durch Lernen aus neuen Messdaten mit autoadaptiver Reaktion auf sich ändernde Bedingungen (Gebäude, Anlage, Nutzung, Smart-Meter für Echtzeitabrechnung von Energie und Medien, etc.)

Lösungsansatz

Abbildung des thermisch-energetischen Verhaltens des realen Systems im Maschinen-Lern-System, Anlernen mittels BIM- und Messdaten sowie anhand eines digitalen Zwillings des Realsystems