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Künstliche Intelligenz

Luft nach oben für den ROI – Einsparpotenziale bei Drucklufterzeugung

Bei der Erzeugung und Nutzung von Druckluft als Energieform locken große Einsparpotenziale. Der Einsatz Industrieller Künstlicher Intelligenz erleichtert die aufwendige Suche nach Leckagen in Druckluftanlagen, erhöht die Gesamtanlageneffektivität und senkt den CO2-Ausstoß. Im folgenden Artikel erhalten Sie einen Überblick über Einsparungspotenziale sowie die Praxistauglichkeit der Machine Learning Technologie zur automatisierten Anomalieerkennung und Leckageverortung in pneumatischen Systemen.

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Bildergalerien

Die flächendeckende und kontinuierliche Detektion auch geringfügiger Leckagen ist Voraussetzung für eine sichere Wasserstoff-Infrastruktur. Der Sensorik kommt hier eine Schlüsselrolle zu – beispielsweise, wenn es darum geht, das bestehende Erdgas-­ Verteilernetz für den Transport von H2 zu ertüchtigen.  (© Fraunhofer IPM)
Sensorik für Wasserstoff

Dem Wasserstoff auf der Spur: Den H2-Sensor für alle Fälle gibt es (noch) nicht

Wenn Wasserstoff helfen soll, Industrie, Verkehr und Energiewirtschaft zu defossilieren, muss das leichteste Element des Periodensystems messbar werden. Das trägt zur Planbarkeit der H2-Wirtschaft bei, garantiert aber auch die Erkennung von Leckagen an Speichern, Leitungen oder Anschlussstellen. Dabei sind die Anforderungen durchaus unterschiedlich - und am Markt verfügbare Sensortechnik kommt in Punkto Messgenauigkeit, Lebensdauer und Wirtschaftlichkeit an ihre Grenzen. Ginge es auch anders?

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