Das Vorhaben
Nach aktuellem Stand der Technik erfolgt die Bestimmung der Korngrößenverteilung von rezyklierten Gesteinskörnungen turnusmäßig durch manuelle Probenahme und Analyse. Mit KIMBA sollen zwei auf Künstlicher Intelligenz aufbauende Anwendungen fortentwickelt und großtechnisch auf Machbarkeit geprüft werden, die eine vollständige Automatisierung des Prozesses ermöglichen: Ein Qualitätsmanagement, das die Korngrößenverteilung kontinuierlich erfasst und ein KI-basiertes Assistenzsystem für die adaptive Steuerung des Prozesses. Für die Umsetzung unter der Konsortialleitung von der MAV Krefeld GmbH wurde ein Zeitfenster von zwei Jahren eingeplant, bestehend aus insgesamt sieben Arbeitspaketen.
KIMBA steht für KI-basiertes Monitoring der Korngrößenverteilung von Bau- und Abbruchabfällen. KIMBA wird im Rahmen der Initiative Digital GreenTech – Umwelttechnik trifft Digitalisierung des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert. Unter der Fördernummer 02WDG1963A wird das Projekt mit der offiziellen Bezeichnung „KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen“ mit Fördermitteln in Höhe von 1,2 Mio. € unterstützt.
Der Stand der Technik
Die Korngrößenverteilung (KGV) ist ein entscheidendes technisches Qualitätsmerkmal der bautechnischen Eigenschaften von Mineralstoffen. Ihre Kontrolle ist fester Bestandteil der regelmäßigen Güteüberwachung. Zur Bestimmung dient ein Siebturm, der aus mehreren Sieben mit absteigenden Maschenweiten besteht. Körner, die kleiner als die Maschen sind, fallen auf den nächsten Siebboden. Durch Wiegen des auf den einzelnen Siebböden verbleibenden Materials wird die Korngrößenverteilung bestimmt.
Der wissenschaftliche Ansatz
Um den Zeit- und Kostenaufwand von Siebanalysen zu reduzieren und frühzeitiger auf Qualitätsschwankungen reagieren zu können, soll ein sensorbasiertes Monitoring direkt in der Anlage erfolgen. Mittels bildgebender Sensortechnik wird das Recyclingmaterial dazu schon bei der Aufbereitung vermessen. Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen wird das Haufwerk in einzelne Partikel segmentiert, deren Korngröße vorhergesagt und zu einer digitalen KGV aggregiert.
Im Vorfeld zu KIMBA hatte es bereits eine entsprechende Studie des Instituts für Anthropogene Stoffkreisläufe (ANTS) der RWTH Aachen gegeben, in der eine sensorbasierte Vorhersage von KGV im Labormaßstab untersucht worden war. Da sich existierende Methoden unterschiedlicher mineralischer Rohstoffe nicht direkt übertragen lassen, soll KIMBA mit seinem praktischen Ansatz dazu beitragen, die Lücke für Sekundärrohstoffe zu schließen.
Mehr Akzeptanz durch Transparenz: Kontinuierliche Analysen stärken das Vertrauen in die Qualität von Recyclingbaustoffen.
Der Großversuch
Für den großtechnischen Versuch kam ein mobiler Brecher der Fa. KLEEMANN zum Einsatz, die Tests wurden bei der MAV in Krefeld an Bauschutt der Größe von 40 bis 800 mm durchgeführt. In der mobilen Aufbereitungsanlage wird der Bauschutt im Prallbrecher zerkleinert, freigelegte Metalle werden mit einem Überbandmagnetscheider entfernt und die verbleibende Mineralik bei 40 mm abgesiebt. Das Überkorn wird per Windsichter von Störstoffen befreit und anschließend erneut dem Brecher zugeführt.
Als technische Innovation wurde der Prallbrecher von KLEEMANN mit Inline-3DLT-Sensoren ausgestattet, die die Produktqualitäten des RC-Materials überwachen und den Zerkleinerungsprozess adaptiv parametrieren können. Für die Integration der zusätzlichen Sensortechnik wurde eine Einhausung angebracht, die es ermöglicht die Positionen der Sensoren im Projektverlauf zu variieren.
Verwendeter Prallbrecher inkl. möglicher Sensorpositionen für KIMBA (Grafik: © KLEEMANN GmbH)
Fehlchargen vermeiden dank Echtzeitsteuerung: Anpassungen werden sofort im laufenden Betrieb vorgenommen, wodurch fehlerhafte Körnungslinien reduziert werden.
Die Auswertung
Das Projekt wurde im September 2023 gestartet. Seit Abschluss des Großversuchs im Sommer dieses Jahres werden die Daten ausgewertet und die Höhe der Korrelation von Vorhersage und tatsächlicher Korngrößenverteilung bestimmt. Nach Austausch aller Daten zwischen den beteiligten Partnern wird der Abschlussreport Anfang Dezember 2025 erwartet.
Stabile Qualität trotz schwankender Eingänge: Eingangsschwankungen werden ausgeglichen, wodurch die Materialqualität konstant hoch bleibt.
Die Verbundpartner
Aus unternehmerischer Perspektive wird das Projekt von drei Firmen unterstützt:
- MAV Krefeld GmbH (Konsortialleitung)
- KLEEMANN GmbH
- Point 8 GmbH
Von wissenschaftlicher Seite bringen sich folgende Partner ein:
- Institut für Anthropogene Stoffkreisläufe der RWTH Aachen University (ANTS)
- Augmented Vision, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
- Lehrstuhl für International Production Engineering and Management, Universität Siegen (IPEM)
Als assoziierter Partner unterstützen das Projekt der Landesverband vero – der Baustoffverband und der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V. (VDMA).
Drei zentrale Vorteile von KIMBA
Der Großversuch in Krefeld soll deutlich machen, wie stark digitale Sensortechnik die Aufbereitung von Recyclingbaustoffen verändern kann. Kontinuierliche Analysen schaffen mehr Transparenz und damit Vertrauen, automatisierte Steuerungen sorgen für stabile Prozesse ohne Zeitverzug, und Schwankungen im Eingangsmaterial lassen sich wirkungsvoll ausgleichen. KIMBA will einen klaren Weg aufzeigen, wie sich Effizienz und Qualität im Baustoffrecycling mithilfe von KI verbessern lassen.
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