In diesem Beitrag wird exemplarisch anhand des Verschmutzungsmechanismus von
Wärmetauschern (Fouling) gezeigt wie datengetriebene Methoden zur Vorhersage des
Verschmutzungsgrades und somit zu einem effizienteren Anlagenbetrieb genutzt werden können.
Hierzu werden zu Beginn neben der wirtschaftlichen Bedeutung des Foulings die
strömungsphysikalischen und thermodynamischen Hintergründe vorgestellt. Danach wird der
konkrete Anwendungsfall mit den zur Verfügung stehenden Daten aufgezeigt. Aufgrund der stark
limitierten Datenlage wird mit dem Verfahren der segmentierten Regression ein relativ einfacher
jedoch robuster Ansatz für ein Vorhersagemodell erarbeitet und diskutiert. / This contribution uses the fouling mechanism of heat exchangers (fouling) as an example to
show how data-driven methods can be used to predict the degree of fouling and thus achieve
more efficient plant operation. In addition to the economic significance of fouling, the flow-physical
and thermodynamic background is presented at the beginning. Then the specific application case
with the available data is shown. Due to the very limited data available, a relatively simple but
robust approach for a prediction model is developed and discussed using the segmented
regression method.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:91735 |
| Date | 20 June 2024 |
| Creators | Anders, Denis |
| Contributors | Technische Universität Chemnitz |
| Publisher | Universitätsverlag Chemnitz |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-898394, qucosa:89839 |
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