Machine Learning für MVA-Abfall

Siedlungsabfälle, die in Müllverbrennungsanlagen landen, sind bekanntlich ziemlich heterogen. Die Folge: MVA-Betreiber sind meist im Unklaren über die Zusammensetzung der Abfälle, die enthaltene Problemstoffe und über den Heizwert. Hierbei könnte künftig eine Software-Plattform helfen, die das Berliner Start-up WASTEER entwickelt hat. Die Firma ist eine Ausgründung der EEW-Tochter NEEW Ventures und soll dazu beitragen, die Profitabilität der Anlagen zu steigern.

Mithilfe der Plattform sollen wichtige Informationen über die Zusammensetzung des Abfalls gewonnen und genutzt werden können. „Mit der digitalen Analyse können Abfälle wesentlich besser thermisch verwertet und Abfallströme effizienter gesteuert werden“, erklärt Benedict von Spankeren, Gründer und CEO von Wasteer. „Wir erfassen das gesamte Wissen aus der bestehenden Verwertungskette von Abfällen, ergänzen es um neue Kamera- und Sensorik-Technologie und werten die gesammelten Daten mithilfe von Machine Learning aus.“ Abfälle könnten unter anderem nach ihrem Plastikanteil, Emissionswerten, Störstoffen und ihrem Heizwert analysiert und die Stoffströme so besser gesteuert werden.

„Die Besonderheit der Abfallanalyse von WASTEER besteht darin, dass wir mehrere Bereiche vereinen“, ergänzt Co-CEO Florian Fehr. „Zum einen werden die bereits vorhandenen Daten strukturiert, digitalisiert und analysiert. Zudem beziehen wir externe standortspezifische Faktoren ein – denn wir wissen, dass beispielsweise das Wetter oder situative Rahmenbedingungen wie Großveranstaltungen Auswirkungen auf die Zusammensetzung des Abfalls haben können. Hinzu kommt die Installation von Kameras und Sensoren sowie die Auswertung der damit erhobenen Daten mittels Künstlicher Intelligenz.“

Weniger Kosten und CO2-Emissionen

Mit der neuen Software-Plattform erhalten Anlagenbetreiber und Abfallverwerter ein vollständiges Bild über den Stoffstrom von Abfällen, versichert EEW. Die Profitabilität von Anlagen erhöhe sich durch einen gesteigerten Durchsatz, eine Reduzierung der verwendeten Betriebsmittel, eine Optimierung des Energieoutputs und der Senkung von Anlagenschäden und -ausfällen. Dies führe gleichzeitig zu einer nachhaltigen Emissionsreduktion.

Bei einer Anlage mit einer durchschnittlichen Verwertungskapazität könnten so über eine halbe Million Euro pro Jahr eingespart werden, rechnet EEW vor. Außerdem könne mit der Plattform ein wichtiger Beitrag zum Erreichen der Klimaziele geleistet werden: Insgesamt könne mit den digitalen Werkzeugen in Deutschland ein Einsparpotenzial von mehr als zwei Millionen Tonnen CO2pro Jahr verwirklicht werden.

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