Grunddaten
| Titel | Masterarbeit: Anwendung von Machine Learning Verfahren in Kraftwerken (Industrienah) |
| Beschreibung |
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 |
| Heimateinrichtung | Institut für Physik |
| Art der Arbeit | praktisch / anwendungsbezogen |
| Abschlussarbeitstyp | Master |
| Autor | Dr. Alexandra Pehlken |
| Status | verfügbar |
| Aufgabenstellung | 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. |
| Voraussetzung | Kenntnisse in Machine Learning ist Voraussetzung. Prozesskenntnisse von Vorteil aber nicht zwingend notwendig. |
| Erstellt | 04.11.2022 |
