Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
09.12.2022 04:37:37
ThesisTopics

Personal details

Title Masterarbeit: Anwendung von Machine Learning Verfahren in Kraftwerken (Industrienah)
Description
Abfallverbrennungsanlagen spielen in der heutigen Gesellschaft eine wichtige Rolle bei der thermischen Verwertung von Abfällen und als grüner Energie- und Fernwärmeversorger. Im Vergleich zu anderen Energieanlagen ist der Brennstoff nicht einheitlich, stattdessen schwanken die Brenneigenschaften beträchtlich im täglichen als auch im jährlichen Verlauf. Diese Schwankungen sind in den Sensordaten in Form von zum Teil impulsivem Rauschen sichtbar. Zusätzlich entstehen Ablagerungen, welche sich an dem Wärmetauscher ablagern, sodass die Energie im Laufe der Zeit an unterschiedlichen Stellen an den Wasserkreislauf übertragen wird. Für eine optimale Steuerung der Anlage ist es notwendig,
diese sogenannte Wärmeverschiebung vorhersagen zu können.
Dazu ist eine Variablenvorauswahl in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern zu treffen, die die physikalischen Zusammenhänge in der Anlage berücksichtigt. Durch eine Literaturrecherche sollen geeignete Machine Learning Verfahren ausgewählt werden, die daraufhin implementiert werden. Das Potential der Verfahren wird dann anhand geeigneter Gütemaße verglichen. Daten über einen Zeitraum von mindestens zwei Jahren sind vorhanden. Fachwissen über die Anlage ist durch Projektpartner immer verfügbar.

Die Masterarbeit kann sofort begonnen werden.
Betreuerin: Dr.-Ing. Alexandra Pehlken

Die Masterarbeit ist geeignet für Studierende der Informatik, Physik, EngPhys, Umweltmodellierung
Home institution Institute of Physics
Type of work practical / application-focused
Type of thesis Master's degree
Author Dr.-Ing. Alexandra Pehlken
Status available
Problem statement
Durch eine Literaturrecherche sollen geeignete Machine Learning Verfahren ausgewählt werden, die daraufhin implementiert werden. Das Potential der Verfahren wird dann anhand geeigneter Gütemaße verglichen. Daten von etwa 500 Sensoren über einen Zeitraum von mindestens zwei Jahren sind vorhanden. Fachwissen über die Anlage ist durch Projektpartner immer verfügbar und wird in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen bearbeitet. Die Zusammenarbeit ist hervorragend und aufgrund der Datenlage ist kein Verzug der Arbeit zu befürchten.
Requirement
Kenntnisse in Machine Learning ist Voraussetzung.
Prozesskenntnisse von Vorteil aber nicht zwingend notwendig.
 
Created 04/11/22

Study data

Departments
  • HochschullehrerIn
Degree programmes
  • Master's Programme Environmental Modelling
  • Master's Programme Engineering of Socio-Technical Systems
  • Master's Programme Engineering Physics
  • Master's Programme Computing Science
Assigned courses No courses assigned
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