{"id":94763,"date":"2023-04-15T12:00:00","date_gmt":"2023-04-15T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/industry-science.com\/?post_type=article&p=94763"},"modified":"2024-04-23T07:52:14","modified_gmt":"2024-04-23T05:52:14","slug":"the-dilemma-of-compressed-air-and-leaks","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/the-dilemma-of-compressed-air-and-leaks\/","title":{"rendered":"The Dilemma of Compressed Air and Leaks"},"content":{"rendered":"\n

Nischenthema in der Produktion<\/h2>\n\n

Mit den wachsenden Herausforderungen in der Energiebeschaffung stehen die Unternehmen heute sehr unter Druck wirtschaftlich und nachhaltig zu arbeiten. In der aktuellen Diskussion ist vielfach W\u00e4rme der gr\u00f6\u00dfte Aspekt und aufgrund der massiven Brennpunkte geraten andere Themen in der Fertigung in Vergessenheit. Dieser Artikel befasst sich daher mit der Druckluftversorgung in der Produktion. Das Thema Druckluft war w\u00e4hrend der Jahrtausendwende sehr pr\u00e4sent und die Industrie war vermehrt bedacht auf die effiziente Steuerung und das Monitoring der Leckagen, die eine gro\u00dfe Verlustquelle darstellten. Leitf\u00e4den und Handlungsanweisungen aus der Industrie wurden vielfach publiziert und diskutiert.<\/p>\n\n

Druckluftleckagen sind in der Produktion oft am Zischlaut zu erkennen, aber je nach Gr\u00f6\u00dfe der Leckage, ist dies unter Umst\u00e4nden nicht m\u00f6glich. Herauszuheben ist die Kampagne \u201eDruckluft- einfach effizient\u201c, die sehr viele industrietaugliche Tools kostenfrei bereitgestellt hat [1]. Daher ist es verwunderlich, dass das Thema Druckluft im letzten Jahrzehnt an Bedeutung verloren hat und aktuell eher zum Nischenthema geworden ist, was dieses Thema zum Dilemma im Kontext von Leckagen macht.<\/p>\n\n

Leider ist viel vergessen worden. Aufgrund der stark gestiegenen Energiepreise r\u00fcckt im Rahmen des Energiemanagements die Druckluft, bzw. die Kompressorleistung und dessen Stromverbrauch wieder in den Vordergrund, denn einfache Ma\u00dfnahmen machen sich schnell bezahlt. Fragen wie: \u201eWann wird der Kompressor eingeschaltet, bzw. wann auch wiederum ausgeschaltet oder in welchen Schichten wird ein Kompressor \u00fcberhaupt ben\u00f6tigt\u201c flie\u00dfen wieder in den Tagesplan ein.<\/p>\n\n

In der Forschung r\u00fcckt die Untersuchung der Drucklufterzeugung ebenfalls wieder mehr in den Fokus, da A) die Messung bzw. der Verlust von Druckluft nicht trivial ist und B) die Planung des Verbrauchs an Druckluft noch optimierbar ist.<\/p>\n\n

Fallstudie Druckluft<\/h2>\n\n

Am OFFIS, Institut f\u00fcr Informatik in Oldenburg, forscht der Bereich Produktion in verschiedenen Arbeitsgruppen an dem Thema Druckluft in der Produktion. Die Forschergruppe Sustainable Manufacturing Systems erarbeitet strategische Ans\u00e4tze auf der Basis von Analysemethoden und Technologien, die dazu dienen, den Ressourcenbedarf besser zu verstehen, zu lenken und damit den Ressourcenverbrauch zu reduzieren. Die Forschenden der Arbeitsgruppen am OFFIS untersuchen aktuell in industrienahen Projekten im Luftfahrt- und Automobilsektor die Optimierung des Einsatzes von Druckluft in der Fertigung. Das Einsparpotential wird dabei als sehr hoch eingesehen, da in vielen Produktionsanlagen Druckluft verwendet wird [2]. Die Drucklufterzeugung trug mit 10% erheblich zum Energieverbrauch des Industriesektors in der EU bei [2]. In der Diskussion \u00fcber Energieeffizienz ist Druckluft deshalb ein entscheidendes Thema.<\/p>\n\n

Eine manuelle Leckagenerkennung ist meist aufwendig, kostenintensiv und muss zus\u00e4tzlich zum Tagesgesch\u00e4ft durchgef\u00fchrt werden [3]. Oft wird diese gar nicht oder in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden wie einmal im Jahr durchgef\u00fchrt. Eine automatisierte Leckagenerkennung kann den Bedarf f\u00fcr Reparaturen ermitteln und dabei helfen die Energieeffizienz zu erh\u00f6hen. Dabei ist es wichtig, dass nicht nur Leckagen erkannt werden, sondern auch das Ausma\u00df der Leckagen quantifiziert werden kann. So kann entschieden werden, ob es sich lohnt, eine Leckage jetzt schon zu reparieren, oder noch zu warten [4].<\/p>\n\n

Eine kosteng\u00fcnstige Methode, um Leckagen zu erkennen, ist das Energiemonitoring des Druckluftkompressors. Oft sind schon Sensoren vorhanden oder ein Energiemonitor kann nicht-invasiv nachger\u00fcstet werden und an ein Daten\u00fcbertragungssystem angeschlossen werden. Die Digitale-Lastzeit-Erfassung der Kompressoren, die auch auf dem Energiemonitoring beruht, ben\u00f6tigt jedoch eine Eingabe von Volllast, Leerlauf und Stillstandszeiten, um dann die F\u00f6rderleistung der einzelnen Kompressoren zu simulieren [1].<\/p>\n\n

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\"Darstellung
Bild 1: Darstellung der untersuchten Anlage bei einem Druck von 6 Bar.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Das OFFIS verf\u00fcgt \u00fcber die Test- und Integrationsplattform Industrie 4.0 (TIPI), mit Hilfe derer andere Versuchsreihen im Jahr 2022 in verschiedenem Kontext bei 6 Bar durchgef\u00fchrt wurden. Ein Schema des Versuchsaufbaus ist in Bild 1 zu sehen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

Am Druckluftkompressor wurden Spannung und Strom gemessen und die Leistung \u00fcber eine Integrationszeit von 200ms pro Messung berechnet. Vorherige Experimente haben einen Messabstand von 2s als nicht ausreichend qualifiziert, da hierbei kurze Lastspitzen zum Teil nicht erfasst werden. Leckagen k\u00f6nnen am Einfachsten in produktionsfreien Phasen, wie zum Beispiel am Wochenende, erkannt werden, wenn es keinen Druckluftverbrauch an den Maschinen gibt, aber dennoch Druckluft erzeugt wird.<\/p>\n\n

In der Praxis ist dieser Zustand oft nicht herstellbar, da Maschinen gegebenenfalls nicht abgestellt werden d\u00fcrfen, auch im Standby Druckluft verbrauchen oder weil ein Energieaudit nicht mit dieser Zeit zusammenf\u00e4llt. F\u00fcr unsere Messreihe haben wir drei Produktionszyklen mit unterschiedlichem Druckluftverbrauch mit dem Kompressor versorgt: A) mit keiner Leckage, B) einer Leckage mit einem Durchmesser von 0.35 mm (Fl\u00e4cheninhalt ca. 0.5 mm2) und C) einer Leckage mit Durchmesser von 0.5 mm (Fl\u00e4cheninhalt ca. 0.8 mm2) in der Druckluftzufuhr. Als Druckluftverbraucher wurde ein F\u00f6rderband mit Weiche gew\u00e4hlt, das eine Kiste hin-und zur\u00fccktransportiert, da es \u00fcber einen langen Zeitraum einen konstanten Druckluftverbrauch aufweist. Da der Druckluftverbrauch in unserem Anwendungsfall relativ konstant ist, reicht ein kurzer Zeitraum von ca. 2 h um die Leckagen sicher erkennen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n

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\"Durchschnittliche
Bild 2: Durchschnittliche L\u00e4nge des Intervalls zwischen Lastspitzen des Druckluftkompressors in Abh\u00e4ngigkeit der Leckagengr\u00f6\u00dfe.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Zur Auswertung wurden zwei verschiedene Arten von Modellen angewendet: A) Mittels der durchschnittlichen L\u00e4nge des Intervalls zwischen Verbrauchsspitzen des Kompressors und B) mittels der verbrauchten Leistung. F\u00fcr Methode A ist ein Vorverarbeiten der Daten in Form von einem Peakfinder (Spitzenerkennung) notwendig.<\/p>\n\n\n\n

Die Ergebnisse von Methode A sind in Bild 2 zu sehen. Wie zu erwarten ist die Intervalll\u00e4nge k\u00fcrzer, je gr\u00f6\u00dfer die Leckage ist und damit der Energieverbrauch gr\u00f6\u00dfer. Dabei liegt die durchschnittliche Intervalll\u00e4nge mit einer Leckage von 0.5 mm bei rund 72% als ohne Leckage. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

Der Nachteil dieser Methode ist, dass die Dauer der Lastspitzen ignoriert wird. In unserem Anwendungsfall liefert diese Methode jedoch trotzdem zuverl\u00e4ssige Ergebnisse. Bei Methode B ist nur die Messung der Wirkleistung notwendig. Auch hier stimmen die Ergebnisse mit der Erwartung \u00fcberein. Es wird mehr Energie verbraucht, wenn eine Leckage existiert, wie es in Bild 3 zu sehen ist. Hier liegt die Leistung mit 0.5 mm Leckage bei rund 146% der Leistung ohne Leckage, die Leckage ben\u00f6tigt eine durchschnittliche zus\u00e4tzliche Leistung von rund 32W. Bei gr\u00f6\u00dferem Druckluftverbrauch ist der prozentuale Unterschied kleiner.<\/p>\n\n

In der Praxis kann eine Messung nach einer durchgef\u00fchrten Leckagenerkennung und -reparatur als Referenz dienen. Dabei wird in der Literatur eine Leckagerate von 20% als akzeptabel eingestuft [5]. F\u00fcr beide Arten der Leckagenerkennung ist ein Alarm bei \u00dcberschreiten eines Grenzwertes sinnvoll. Bei der Wahl des Grenzwertes sind folgende Gegebenheiten zu beachten: Die Variabilit\u00e4t des Druckluftverbrauchs sowie die Variabilit\u00e4t der Umgebungstemperatur des Druckluftgenerators. Dabei gilt: je h\u00f6her die Variabilit\u00e4t beider Einflussfaktoren, desto h\u00f6her sollte der Grenzwert (oder die Mindestdauer der \u00dcberschreitung) liegen, um Fehlalarme zu vermeiden.<\/p>\n\n

Nachdem ein Alarm ausgel\u00f6st wurde, kann das Unternehmen entscheiden, ob es sich lohnt die Leckage direkt zu reparieren oder noch bis zur n\u00e4chsten Routine\u00fcberpr\u00fcfung zu warten. Anhand der zus\u00e4tzlich verbrauchten Leistung kann ermittelt werden, wie hoch die zus\u00e4tzlichen Kosten pro Woche sind und ab wann sich eine Reparatur lohnt. Dazu wird oft mittels des Strompreises und der zus\u00e4tzlich verbrauchten Energie pro Betriebsstunde eine einfache Kosten- \/ Nutzenrechnung durchgef\u00fchrt. Eine Limitation ist, dass das beschriebene System nur verwendet werden kann, wenn der Druckluftverbrauch \u00e4hnlich zu den aufgenommenen Daten des Referenzszenarios ist. Wenn die Produktion sich in der Praxis kaum \u00e4ndert, stellt dies kein Problem dar.<\/p>\n\n

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\"Durchschnittliche
Bild 3: Durchschnittliche Leistung des Druckluftkompressors in Abh\u00e4ngigkeit der Leckagengr\u00f6\u00dfe.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Andernfalls k\u00f6nnte das Referenzszenario so ausgew\u00e4hlt werden, dass es ein wiederkehrendes Produktionsschema darstellt und die Alarme nur in diesen Zeitr\u00e4umen ausgel\u00f6st werden. Eine weitere M\u00f6glichkeit ist die Erstellung mehrerer Modelle f\u00fcr unterschiedliche Produktionsstufen mit eigenen Referenzen und Alarmen. Dazu ist zus\u00e4tzliche Forschung notwendig und Messungen mit verschiedenen Geschwindigkeiten der F\u00f6rderb\u00e4nder als Repr\u00e4sentation f\u00fcr unterschiedliche Produktionsstufen wurden schon in unserer Laborumgebung durchgef\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

IT als Energiefresser vermeiden<\/h2>\n\n

Durch eine kontinuierliche \u00dcberwachung und Auswertung der Energiedaten, wird zus\u00e4tzliche Energie verbraucht, da die Daten meist in eine Cloud geladen werden und auch die Anwendung der Rechenmodelle durch Automatisierung Energie verbraucht. Leckagenerkennungssysteme sollten daher so konzipiert sein, dass sie so wenig wie m\u00f6glich Energie verbrauchen [6], um Reboundeffekte zu vermeiden. Damit wird verhindert, dass Systeme letztendlich mehr Energie verbrauchen, als sie einsparen. Dazu sollten die Modelle so einfach wie m\u00f6glich sein (sodass sie im Training sowie im laufenden Betrieb so wenig wie m\u00f6glich Energie verbrauchen) als auch bereits vorhandene Sensoren genutzt werden. So kann Methode A auch bei weiteren Verbrauchern an einem Sensor angewendet werden, wenn neben dem Peakfinder robuste Methoden der Mittelwertbildung benutzt werden, sodass Lastspitzen anderer Verbraucher keinen gro\u00dfen Einfluss auf die Ergebnisse haben [7].<\/p>\n\n

Fazit<\/h2>\n\n

Zusammenfassend k\u00f6nnen Drucklufterkennungssysteme schnell und kosteng\u00fcnstig umgesetzt werden. Damit leisten sie einen wichtigen Beitrag f\u00fcr Energieeffizienz in Produktionsanlagen. Die Algorithmen zur Erkennung sollten, wie in dieser Fallstudie, so einfach wie m\u00f6glich gehalten werden. Ziel der zunehmenden Digitalisierung in der Produktion sollte es sein, Ressourcen einzusparen und nicht durch Reboundeffekte zu erh\u00f6hen. Daher kann dies nur durch einen ganzheitlichen Ansatz bew\u00e4ltigt werden.<\/p>\n\n

Nachhaltigkeitsaspekte von Produktionsprozessen mit besonderem Fokus auf den Ressourcenbedarf (Rohstoffe, Energieverbrauch im Betrieb und der vor- und nachgelagerten Prozesse eines Produkts) sind wichtige Gesichtspunkte in der Industrie 4.0. Die Digitalisierung der industriellen Produktion und neue Wertsch\u00f6pfungsnetzwerke kann dabei unterst\u00fctzen den Energie- und Ressourcenverbrauch \u00fcber den gesamten Produktlebenszyklus effizienter zu gestalten.<\/p>\n\n

Dieser Beitrag entstand im Rahmen des Projekts \u201eGREEN- Gro\u00dfkomponentenproduktion – Ressourcen- und Energieeffizient\u201c, das durch die N-Bank im Lufo-Programm von 2021-2023 gef\u00f6rdert wird. Wir danken den Kollegen S\u00f6ren Stingl und Fabian Kott f\u00fcr die Unterst\u00fctzung bei der Aufnahme der Messreihen in der TIPI.<\/em><\/p>\n

Bibliography <\/h2>[1] Agricola, A; Radgen, P.; Zelinger, M.; Abschlussbericht Druckluft \u2013 einfach effizient, Deutsche Energie-Agentur GmbH (dena), Fraunhofer Institut f\u00fcr System- und Innovationsforschung (Fraunhofer ISI), Fachverband Kompressoren, Druckluft- und Vakuumtechnik im VDMA (VDMA KDV). URL: https:\/\/ www.druckluft-effizient.de\/downloads\/fakten\/fakten-00-09.pdf, Abrufdatum: 16.02.2023, Berlin, Karlsruhe, Frankfurt, 2005.\r
[2] Radgen, P; Blaustein, E.; Compressed air system in the European Union. Energy, emissions, savings potential and policy actions, Juli 2001, URL: https:\/\/www.osti.gov\/etdeweb\/biblio\/20178151, Abrufdatum: 07. 12. 2022.\r
[3] Guenther, T.; Kroll, A; Automated detection of compressed air leaks using a scanning ultrasonic sensor system. In 2016 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS), Apr. 2016, S. 1-6. doi: 10.1109\/ SAS.2016.7479830.\r
[4] Martin Nascimento, G.F.; Wurtz, F.; Kuo-Peng, P.; Delinchant, B.; Jhoe Batistela, N.; Quantifying Compressed Air Leakage through Non-Intrusive Load Monitoring Techniques in the Context of Energy Audits. In: Energies, Bd. 15, Nr. 9, S. 3213, Apr. 2022, doi: 10.3390\/en15093213.\r
[5] Saidur, R.; Rahim, N. A.; Hasanuzzaman, M.; A review on compressed-air energy use and energy savings. In: Renewable and sustainable energy reviews, Bd. 14, Nr. 4, S.1135-1153, 2010.\r
[6] Murugesan, S.; Harnessing Green IT: Principles and Practices. In: IT Professional, Bd. 10, Nr. 1, S. 24-33, Jan. 2008, doi: 10.1109\/ MITP.2008.10.\r
[7] Huber, P. J.; Robust statistics. In: New York: Wiley, 1981.<\/div>

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