Design disperser Reststoffsysteme mit hoher Unsicherheit - Entwicklung eines Metamodells
Final Report Abstract
Im Forschungsvorhaben Metadis wurde ein Metamodell zur Beschreibung disperser Reststoffsysteme entwickelt. In vielen Recyclingprozessen stellt der Input in einen Prozess ein Feststoffgemisch dar, welches nicht genau beschrieben werden kann. Daher wird eine Modellierung schon zu Beginn des Prozesses mit der Unsicherheit auf Material- und Prozessebene konfrontiert. In der Modellierung muss daher auf Bandbreiten der Materialzusammensetzung zurückgegriffen werden, die über eine Durchschnittszusammensetzung mit Max- und Min-Werten charakterisiert werden können. Es fehlen beispielsweise in Recyclingprozessen die genaue Stoffgruppenzusammensetzung, die Masse, das Volumen oder weitere Parameter. Eine Vorhersage für das Recyclingpotential ist somit erheblich erschwert. Als Hilfsinstrumente zur Entwicklung des Modells dienen in diesem Vorhaben Elemente aus dem „Life Cycle Assessment“ (LCA) mit einem Schwerpunkt auf Materialflüssen. Nach Identifizierung der wichtigsten Stellgrößen bei einer Aufbereitung unter Beachtung der Verfahrenstechnik und der Qualität der Stoffströme wird auf eine vereinfachte Ökobilanz zurückgegriffen, da nicht alle Informationen verfügbar sind. In der betrachteten Versuchsstudie über das Altreifenrecycling konnten die Prozessstufen Zerkleinerung, Siebung und Magnetscheidung als Haupteinflussgrößen identifiziert werden. Da die Zerkleinerung die zentrale Prozessstufe darstellt, von der der Erfolg aller weiteren Prozessstufen abhängt, wurden hierfür eigens intensive Untersuchungen durchgeführt und statistisch ausgewertet. Für die Untersuchungen wurde uns von industrieller Seite ein Technikum mit dem Zerkleinerungsaggregat „Ultra-Rotor“ zur Verfügung gestellt. Mit diesem Zerkleinerungsaggregat wurden vorzerkleinerte Altreifen unter eingestellten und kontrollierten Bedingungen zerkleinert und statistisch ausgewertet. Aus den Ergebnissen wurde eine Simulation erstellt, die auf die schwankenden Parameter reagieren konnte. Der methodische Ansatz des Modells beschreibt die Input / Output Charakterisierung der Stoffströme. Input-Stoffströme bestimmen den gesamten Aufbereitungsprozess, der durch die Wahl der möglichen Prozessstufen weiter beeinflusst werden kann. Das Modell verarbeitet daher die Informationen aus den jeweiligen Prozessstufen mit den zugehörigen Stoffstrommerkmalen. Für die Beschreibung des Stoffstromes mittels eines Petri-Netzes (z.B. mit Umberto) werden üblicherweise nur der Stoffstromdurchsatz unterschiedlicher Materialien sowie die Entstehung und der Verbrauch von Stoffen und Energie berechnet. Unberücksichtigt bleibt die Veränderung eines Stoffes. Das in diesem Vorhaben entwickelte Modell berücksichtigt die Materialveränderung und die Unsicherheiten, die damit verbunden sind. In dem Metadis-Vorhaben haben wir einen Ansatz entwickelt um die Materialflussanalyse um die Materialbeschreibung zu erweitern. Das Modell basiert bisher hauptsächlich auf der Verfahrensstufe Zerkleinern. Weitere Untersuchungen sollten sich daher anschließen auf der Grundlage von weiteren Kernprozessen aus Aufbereitungsverfahren, wie Siebung, Sichtung und Magnetscheidung. Weiterhin ist die Korn- bzw. Partikelform bei dispersen Reststoffen für die Trennbarkeit und die weitere Verwendbarkeit von entscheidender Bedeutung. Erste Untersuchungen haben gezeigt, dass mittels Kornformuntersuchungen an zerkleinerten Altreifen Unterschiede zwischen verschiedenen Aufbereitungsverfahren zu ermitteln sind. Allerdings ist die Frage der Bedeutung der Ergebnisse noch nicht geklärt und bedarf weiterer Untersuchungen. Die Einbindung bereits bestehender Datenbanken auf nationaler und internationaler Ebene in die Modellierung ist sinnvoll. Recyclingbörsen und Ökobilanz- sowie Stoffflussdatenbanken eignen sich für die Modellimplementierung. Eine interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Informatikern bietet sich daher an. Das Modell kann anschließend für die Anwendung in Entscheidungen über die Auslegung von Recyclinganlagen und die Vorhersage von Stoffströmen dienen. Die Aussagesicherheit der Vorhersage soll zunehmend erhöht werden.
Publications
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