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TH Köln entwickelt Software für modularen Dampferzeuger

Dampferzeuger kommen in vielen Industriezweigen zum Einsatz, etwa um Operationsbesteck in Krankenhäusern zu sterilisieren oder Verpackungen zu reinigen. Um die verschiedenen Anwendungsfelder bedienen zu können, haben sich modulare Anlagen statt teurer Speziallösungen etabliert. Um deren Integration in Prozessleitsysteme zu vereinfachen, haben Forschende der TH Köln eine Software mit standardisierter Schnittstelle entwickelt und in Feldtests erfolgreich erprobt.

von | 12.05.25

Das Forschungs-Team hat zur intelligenteren Steuerung von industriellen Dampferzeugern eine Automatisierungs-Software entwickelt und erfolgreich erprobt.
Foto: TH Köln

Dampferzeuger kommen in vielen Industriezweigen zum Einsatz, etwa um Operationsbesteck in Krankenhäusern zu sterilisieren oder Verpackungen zu reinigen. Um die verschiedenen Anwendungsfelder bedienen zu können, haben sich modulare Anlagen statt teurer Speziallösungen etabliert. Um deren Integration in Prozessleitsysteme zu vereinfachen, haben Forschende der TH Köln eine Software mit standardisierter Schnittstelle entwickelt und in Feldtests erfolgreich erprobt.

TH Köln programmiert Software mit standardisierter Schnittstellenbeschreibung

„Ein Dampferzeuger erhitzt Wasser unter hohem Druck, um es in Wasserdampf umzuwandeln. Ein modular einsetzbarer Dampferzeuger zeichnet sich dadurch aus, dass dieser ohne großen Aufwand in einen Anlagenverbund eingebunden werden kann. Dies ermöglicht eine hohe Flexibilität, da die Module je nach Anforderung zusammengestellt werden können. Bislang werden dafür in der Praxis herstellerspezifische Schnittstellen bereitgestellt. Daher ist die Integration solcher Module in Leitsysteme oft mit großem Aufwand verbunden“, erklärt Prof. Dr. Norbert Große vom Institut für Automatisierungstechnik der TH Köln.

Um diese Herausforderung zu meistern, programmierte das Forschungsteam eine Software mit einer standardisierten Schnittstellenbeschreibung, dem Module Type Package (MTP). Die MTP-Schnittstelle enthält wichtige Informationen zur Anbindung eines Moduls, wie zum Beispiel die Visualisierung, die Zugriffsinformationen für Prozessdaten wie Temperatur, aktueller Druck und Füllstand im Dampfkessel sowie Alarme, um eine Überschreitung des maximal zulässigen Drucks im Kessel oder einen niedrigen Füllstand anzuzeigen.

„Alle Daten werden in eine Datei gepackt, die vom Leitsystem eingelesen werden kann. Dadurch werden die Package Units – von einem Drittanbieter bereitgestellte (Teil-)Anlagen, die eine bestimmte Funktionalität übernehmen – herstellerunabhängig und können einfacher in das übergeordnete System integriert werden, um den Produktionsprozess ganzheitlich zu steuern“, sagt der am Projekt beteiligte Teamleiter und wissenschaftliche Mitarbeiter Jan John.

Predictive Maintenance und virtuelle Sensoren

Im Rahmen der Software-Entwicklung wurden auch die Wünsche des Projektpartners PTS Group nach einer Anwendung für Instandhaltungen berücksichtigt. Um den Verschleißzustand einzelner Betriebsmittel wie zum Beispiel elektrische Heizelemente beim Dampferzeuger und Ventile des Dampfkessels zu ermitteln, überwachten die Forschenden die Kesselisolierung im Dampferzeuger, indem sie mit Hilfe von Sensordaten ein mathematisches Modell aufsetzten und testeten.

Bei Leckagen tropft Flüssigkeit auf die Glaswolle, die als Isoliermaterial dient. Wird diese feucht, erhöht sich die Wärmeleitfähigkeit, was zu Wirkungsgradverlusten führt. Durch Versuche mit unterschiedlichen Dämmstärken konnten mittels der Sensordaten Abweichungen vom Idealzustand festgestellt und so der richtige Wartungszeitpunkt bestimmt werden.

Da die Ausrüstung der Package Units mit passender Füllstandmesstechnik unwirtschaftlich wäre, untersuchten die Wissenschaftler, ob mit Hilfe des Einsatzes eines Machine-Learning-Algorithmus auf teure Sensorik verzichtet werden kann, indem der Füllstand des Kessels anhand gelernter Verhaltensweisen des Dampferzeugers annäherungsweise bestimmt wird.

„Wir konnten feststellen, dass die Ergebnisse des Algorithmus nah an den echten Füllstand herankommen. Durch das regelmäßige Ansteuern von Grenzschaltern, deren Einbauhöhe bekannt ist, kann der Algorithmus laufend neu kalibriert werden. Hierdurch konnte in ersten Versuchen eine gute Performance des Modells erreicht werden“, erklärte Yannick Pilous, der als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Teamleiter ebenfalls in das Vorhaben involviert war.

Weitere Optimierungen für Betrieb und Instandhaltung

Um den Betrieb des Dampferzeugers darüber hinaus zu verbessern, haben die Forschenden die Wasserverdampfung, die Kesselbefüllung und die Dampfentnahme optimiert, sodass der Dampfdruck bei Entnahme des Dampfs oder der Nachfüllung von kaltem Wasser stabil bleibt.

Des Weiteren automatisierten sie das Ablassen von Wasser zu Reinigungszwecken. Musste dies bislang in regelmäßigen Intervallen manuell erfolgen, kann nun zu energetisch und regelungstechnisch sinnvollen Zeitpunkten ein automatisches Ablassen initiiert werden. Beim sogenannten Abschlämmen wird das Wasser je nach Härtegrad in bestimmten Intervallen aus dem Tank gepumpt, um Ablagerungen wie Kalk auszuspülen und so die Lebensdauer der Bauteile zu erhöhen. Darüber hinaus kann der Behälter komplett entleert werden, etwa für eine geplante Wartung oder bei längerem Stillstand der Anlage.

„Insgesamt haben die durchgeführten Maßnahmen große Optimierungspotenziale von Dampferzeugern aufgezeigt. Wenn diese Verbesserungen in Produkte übernommen werden, verschaffen sich die Endanwender*innen einen Wettbewerbsvorteil“, so Große.

Über das Projekt

Prof. Dr. Norbert Große vom Institut für Automatisierungstechnik der TH Köln leitete das Vorhaben „Modularisierung smarter elektrischer Dampferzeuger“ mit den wissenschaftlichen Mitarbeitern Jan John und Yannick Pilous. Kooperationspartner war die PTS Group GmbH. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz förderte das Projekt im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) von Juli 2022 bis Dezember 2024 mit 220.000 Euro.

Weitere Informationen gibt es unter www.th-koeln.de.

Bildquelle, falls nicht im Bild oben angegeben:

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