Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Prozessverständnis und optimale Steuerung von realen Anschwemmfiltrationsprozessen mit kompressibler Filterschicht

Die Anschwemmfiltration ist eine effektive und flexible Technik zur Abtrennung von sehr feinen Partikeln (x < 5 µm) aus niedrig konzentrierten Suspensionen. Ziel der Anschwemmung ist es, sowohl ein partikelfreies Filtrat zu erhalten, als auch einen Filterkuchen mit einer hohen Permeabilität aufzubauen. Der zu reinigenden Suspension wird ein Filterhilfsmittel (FHM) zugesetzt, das einen permeablen Filterkuchen aufbaut, in dem sich die Verunreinigungen abscheiden. Die Kombination von Voranschwemmung (Precoat) und eigentlicher Anschwemmung ermöglicht es, bereits zu Beginn des Filtrationsprozesses ein partikelfreies Filtrat zu erzeugen.

Sowohl die Auswahl aus auch die Dosierung des FHM können gezielt an die jeweils vorliegende Trennaufgabe angepasst werden. Hierfür ist aber ein ausgeprägtes Prozess- und Systemverständnis notwendig, das für kompressible Filterhilfsmittel erarbeitet werden soll. Das Vorhaben gliedert sich ein einen experimentellen und einen Modellierungsteil. Letzterer dient als Grundlage für die Entwicklung einer optimalen Prozessführungsstrategie unter Nutzung des Ansatzes der Optimalsteuerung.

Die adressierte Steuergröße ist die dosierte Menge eines geeigneten Filterhilfsmittels; es werden somit optimale Dosierungstrajektorien über die Zeit ermittelt. Dieses innovative Vorhaben fügt sich in das Ideal des automatisierten Betriebs ein, wie es im Konzept der Industrie 4.0 formuliert ist. Ziel ist es, den Verbrauch an Filterhilfsmittel um 25 % zu senken und das Filterhilfsmittel systematisch, auf das Stoffsystem abgestimmt, auszuwählen.

KmU, die typischerweise Betreiber solcher Prozesse sind, sparen durch die Umsetzung der Ergebnisse erhebliche Betriebskosten aufgrund des Minderverbrauchs an FHM. Für KmU, die Filtrationsprozesse auslegen, wird zukünftig eine gezieltere Auswahl Filterhilfsmittels möglich, da ihnen nun Methoden zur Verfügung stehen, um die Wechselwirkungen zwischen Verunreinigung und Filterhilfsmittel zu quantifizieren.

Ergebniszusammenfassung:

-Es wurde eine neue Methode entwickelt, bei der Filterkuchen von Anschwemmfiltrationsversuchen in einem µ-Computertomographen vermessen wurden und Volumenanteile der lokalen Verunreinigungsablagerungen rekonstruiert werden konnten. Mit diesen Daten ließ sich die wirkende Tiefenfiltration mathematisch abbilden.

-Es wurden Kompressionsexperimente von Filterhilfmittel und Modellverunreinigung an einer CP-Zelle durchgeführt. Mit Hilfe dieser Daten ließen sich die Permeabilität und Porosität faserförmiger Filterhilfsmittel mathematisch beschreiben.

-Versuche zur Hetereoagglomeration zeigten, dass dieser Effekt als vernachlässigbar einzuschätzen ist. Durchgeführte Haftkraftmessungen zwischen Verunreinigungs- und Filterhilfsmittelpartikel mittels Rastkraftmikroskopie beweisen, dass ein an das Stoffsystem angepasster Filterhilfsmitteltyp die Abscheidung begünstigen kann.

-Ein mathematisches Modell für Anschwemmfiltrationsprozesse wurde als Simulation in Matlab implementiert.

-Die Experimentaldaten genügten, um das Modell geeignet zu parametrieren. Daten echter Filtrationsversuche wurden mit einer hohen Genauigkeit reproduziert.

-Das mathematische Modell wurde genutzt, um Optimierungsrechnungen durchzuführen. Es wurden sowohl optimale konstante als auch zeitvariable Filterhilfsmitteldosagekonzentrationen gefunden.

-Die ermittelten Filterhilfsmitteldosagen minimieren den Energie- und Filterhilfsmittelverbrauch des Prozesses. Dies konnte teilweise am Experiment bewiesen werden. Zeitvariable Dosagen können insbesondere bei großen überlagerten Tiefenfiltrationsanteilen den Filterhilfsmittelverbrauch gegenüber einer konstanten optimalen Dosage um bis zu weitere 20% senken.

-Die entwickelten Methoden helfen den kmU dabei, die Effizienz bestehender Anschwemmfiltrationsprozesse zu steigern und neue Prozesse effektiver auszulegen.

-Die erzielten Ergebnisse können die Grundlage zur Entwicklung einer modellprädiktiven Regelung darstellen.