Abgeschlossene Projekte
Hier findet sich eine Auswahl kürzlich abgeschlossener Forschungsprojekte, struktuiert entsprechend der Smart Services der Datenwertschöpfungskette, die Sie auch in unserer Forschungsübersicht finden.
TRANSFER
Das Ziel des Projektes war die Schaffung einer Basis-Infrastruktur, welche den Partnern der RWTH Aachen und den Nivelsteiner Sandwerken die gemeinsame Bearbeitung innovativer Forschungsprojekte in den Bereichen Rohstoffgewinnung, Einbindung erneuerbarer Energien und Prozessoptimierung mittels Digitalisierung und KI im Reallabor Nivelstein ermöglichen und unterstützen sollte. Als Ergebnis der Prep Fund Förderung wurde am Standort Nivelstein eine Basis-Infrastruktur errichtet , mit deren Hilfe die Prozesse der Gewinnung und Aufbereitung mineralischer Rohstoffe in einem Pilotmaßstab physisch sowie digital (z.B. mit der Implementierung Cyber-physischer Systeme) realitätsnah und nach einem innovativen Nutzungskonzept abgebildet werden können. Forschung und Entwicklung sollen im geschaffenen Reallabor näher zusammenrücken, Iterationsschleifen sollen sich verkürzen und Synergien effektiv genutzt werden.
Ziel des CDIO II (Conceive-Design-Implement-Operate) Projekts war es, für Prinzipien guter, zeitgenössischer Lehre in der modernen Rohstoffausbildung zu sensibilisieren. CIDO, ein internationales Rahmenprogramm mit 12 Standards, steht dabei für Conceive-Design-Implement-Operate und damit für das, was Ingenieure nach ihrer Ausbildung können sollten, nämlich Probleme und Herausforderungen in einem realen, komplexen, industriellen und internationalen Umfeld zu lösen und zu bewältigen.
Im Rahmen des Projekts wurden die Prinzipien nun erstmals auf die europäische Rohstoffausbildung angewendet. Dazu fanden Faculty Development Kurse an den teilnehmenden Universitäten statt, gleichzeitig wurden gemeinsame Projektkurse mit Industriebeteiligung angeboten und eine weltweite Übersicht über den Einsatz von Laboren in der Ausbildung von Bergbauingenieuren erarbeitet, sowie Guidelines für innovative Labore als Lernumgebungen entwickelt.
POSITIONIERUNG & NAVIGATION
Ziel des Projekts ARTUS (Autonomes robustes Transportsystem für hybride umweltschonende Rohstoffgewinnung auf Basis knickgelenkter Sonderfahrzeuge) war es, ein System zum Betrieb einer Flotte autonom arbeitender Sonderfahrzeuge für hybride, d.h. über- und untertägige Bergbauumgebungen zu entwickeln. Damit soll eine umweltschonendere und nachhaltigere Gewinnung mineralischer Rohstoffe ermöglicht werden, da sowohl im Hinblick auf die Einzelmaschine die Auslastung verbessert, Verbrauch und Verschleiß vermindert, als auch die Produktivität des Gesamtsystems optimiert werden.
Vor diesem Hintergrund war es das Ziel des AMT, ein offenes, hersteller- und schnittstellenneutrales Kommunikationssystem für eine übergreifende Maschine zu Maschine Kommunikation in die Anwendung zu bringen. Im Rahmen des Projekts ARTUS wurde ein solches System erstmalig für mobile Bergbaumaschinen umgesetzt und validiert. ARTUS ist damit ein führendes Beispiel für Bergbau 4.0 Kommunikation und kann als Basis für die offene Standardisierung und Spezifikation im Bereich Bergbau und OPC UA dienen.
Das UNDROMEDA (Underground Robotic System for Monitoring, Evaluation and Detection Applications) Projekt zielte auf die Entwicklung eines robotergestützten unterirdischen Messsystems für die autonome 3D-Kartierung und -Überwachung ab. Das System basiert auf einer mobilen, radgetriebenen Plattform, die zusätzlich mit einer fliegenden Drohne ausgestattet ist, um besonders unbekannte, schwer zugängliche oder gefährliche Bereiche in Untertagebergwerken und weiteren unterirdischen Umgebungen, wie Tunnel oder Kanalsysteme, zu befahren. UNDROMEDA war ein Meilensteinprojekt im Rahmen der aktuellen Sprungbrett-Entwicklung zur "unsichtbaren, schadstofffreien, intelligenten, sicheren und völlig autonomen" Mine und bot eine exzellente Möglichkeit, sich den damit verbundenen Herausforderungen für den zukünftigen Bergbau in Bezug auf soziale und ökologische Akzeptanz sowie wirtschaftliche Effizienz zu stellen.
UPNS 4D+ steht für die Entwicklung eines untertägigen 4D+ Positionierungs-, Navigations- und Mapping-Systems zur hochselektiven, effizienten und im höchsten Maße sicheren Gewinnung wirtschaftsstrategischer Rohstoffe. Ziel dieses Forschungsvorhabens war es, eine hochselektive, effiziente und im höchsten Maße sichere Gewinnung mineralischer Rohstoffe zu ermöglichen. Hierbei stand insbesondere die Gewinnung Seltener Erden aus "heimischen" vorhandenen Lagerstätten im Vordergrund, sowie der Einsatz des Systems für die Erkundung neuer Lagerstätten. Im Rahmen des Projekts wurde erstmalig erfolgreich ein untertägiges Lagerstätten-Positionierungs-, Navigations- und Mapping-System in Form eines mobilen autonomen und intelligenten Robotersystems entwickelt.
Im Rahmen des Projekts Real Time Mining wurde über 48 Monate im Rahmen eines Horizon2020 geförderten Projekts ein Echtzeitsystem entwickelt, das eine Prozesskontrolle des gesamten Gewinnungsprozesses ermöglicht. Dabei lag der Fokus auf der Sammlung von Material-, Standort- und Maschinen-Informationen während der Gewinnung, um mit dessen Hilfe sequentiell das aus der Erkundung entwickelte Lagerstättenmodell sukzessive zu optimieren. Mit Hilfe dieser Informationen wird es möglich, in Echtzeit die Langzeit- sowie die Kurzzeitplanung der Gewinnung anzupassen.
MATERIALERKENNUNG
Das Ziel des Blue Harvesting Projekts war es, einen hydraulischen Kollektor für Manganknollen aus der Tiefsee zu entwickeln. Der Kollektor ist eine der Kernkomponenten für den industriellen Abbau von Manganknollen, deren Nutzung zur langfristigen Sicherung der Rohstoffversorgung beitragen kann. Im Blue Harvesting Projekt wurde ein spezieller Fokus auf die Entwicklung eines Kollektors gelegt, der einen möglichst geringen Einfluss auf die Tiefseeumwelt hat.
Im Rahmen des Blue Nodules Projekts wurde am Institute for Advanced Mining Technologies (AMT) ein Konzept zur Charakterisierung des Stoffstroms mittels Acoustic Emission Technologie für die Tiefsee entwickelt. Acoustic Emission Sensoren werden bisher beispielsweise in der Zustandsüberwachung von Druckbehältern und Brücken eingesetzt. In ersten Vorversuchen am Institut AMT wurde das physikalische Phänomen der Acoustic Emissions zur Stoffstromcharakterisierung von schüttfähigem Haufwerk genutzt. Die bei Transport- und Prallprozessen aufgezeichneten AE-Signale werden hinsichtlich charakteristischer Parameter ausgewertet. Kennwerte werden errechnet und mit bereits erfassten Kennwerten aus vorherigen Referenzmessungen verglichen. Ziel ist es hierbei, Unterschiede und somit charakteristische Parameter für unterschiedliche Materialien zu ermitteln. Dieses Konzept wurde nun auf den Einsatz in der Tiefsee adaptiert, um den Stoffstrom von Manganknollen und Abraum zu charakterisieren. Die Ergebnisse werden zur Bestimmung der Prozesseffizienz und gegebenenfalls zur Steuerung des Prozesses herangezogen.
Im Rahmen des Projektes Walze 4.0 erfolgte die Entwicklung einer intelligenten Schneidwalze, die mit bergbautauglichen Sensoren ausgestattet ist. Dabei wurden Acoustic Emission-Signale (AE-Signale) am Schneidmeißel ausgewertet. Somit wurde erstmals eine Materialerkennung direkt während des Schneidprozesses ermöglicht. Durch die Unterscheidung von Kohle und Nebengestein während des Schneidprozesses soll eine effiziente Gewinnung ermöglicht werden. Für die Entwicklung einer solchen Schneidwalze mussten im Rahmen des Projekts zunächst die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Materialklassen und den AE-Signalen identifiziert werden.
Das Ziel findet sich beim Projekt OMMA im Projektnamen wieder: Die Entwicklung eines Online-Messsystems zur Materialstromcharakterisierung in Aufbereitungsanlagen der Gipsindustrie. Hintergrund für den Bedarf eines solchen Systems ist die notwendige Qualitätssicherung der Produkte in Betrieben der primären Rohstoffindustrie. Dabei ist eine möglichst genaue Kenntnis der Zusammensetzung der zu verarbeitenden Rohstoffe entscheidend. Ziel des erfolgreich umgesetzten Projektes OMMA war deshalb die Realisierung eines in den Aufbereitungsprozess integrierten, echtzeitfähigen Messsystems zur Inline-Charakterisierung der Stoffströme.
Im Rahmen des durch InnoNet (Förderung von innovativen Netzwerken) geförderten Projektes „Online-Analyseverfahren für die Gewinnung mineralischer Rohstoffe“ (OFUR) entwickelte das IMR in Zusammenarbeit mit mehreren klein- und mittelständischen Unternehmen und dem Fraunhofer Institut für Lasertechnik (ILT) ein System zur Echtzeit-Elementanalyse von Rohstoffen während des Gewinnungsprozesses.
Das Projekt LEX diente der Erweiterung grundlegender wissenschaftlicher Erkenntnisse auf dem Gebiet der Echtzeit-Materialanalyse und der Automatisierung von Gewinnungsmaschinen in explosionsgeschützter Atmosphäre.
SICHERHEIT
Ziel des Projektes BUSDUCT (Increase of mines efficiency and health protection through the innovative transport system based on BUSDUCT) war es einen Prototypen, einer über eine Schleifleitung mit elektrischer Energie versorgten Einschienenhängebahn (EHB), zu entwicklen. Diese elektrisch angetriebene EHB ist für den Einsatz in potentiell explosionsgefährdeten Bereichen des polnischen Steinkohlenbergbaus ausgelegt. Durch den elektrischen Antrieb ist die EHB in der Lage mit höherer Geschwindigkeit zu fahren, wodurch eine Effizienssteigerung in den Logistikprozessen der Bergwerke erreicht werden kann.
AUTOMATISIERUNG
In PAM4.0, „Die intelligente Pfannenabschlackmaschine für heiße Einsatzbedingungen“, entwickelte das AMT zusammen mit der TML Technik GmbH die Sensorik und Aktorik für die erste automatisierte und optimierte Abschlackmaschine am Markt.
Diese Maschine ist einerseits mit einem für die Stahlwerksumgebung geeigneten Sensorsystem ausgestattet, welches die aufschwimmende Schlacke auf der Oberfläche der bis zu 1500°C heißen Stahlschmelze erkennt und automatisiert die Abschlackbewegung durchführt. Andererseits wurde ein Teleremote-Stand gebaut, von dem aus die Abschlackbewegungen überwacht und ggf. durch menschlichen Eingriff ergänzt werden, so dass der Steuerstand in unmittelbarer Nähe der gefährlich heißen Schmelzpfanne entfällt. Ziel des Projekt war es die Arbeitssicherheit und den -komfort zu erhöhen und gleichsam über eine Effizienzsteigerung des Abzuschlackprozesses ressourcenschonender Stahl zu produzieren. Auf diese Weise wurde ein Schritt zur Automatisierung und Digitalisierung gefährlicher und schwieriger Arbeitsprozesse hin zu einer sicheren, effizienten und verantwortungsvollen Rohstoffversorgung realisiert.
Das Ziel des Automated Bolt Reload (ABR) Projektes war die Entwicklung eines robusten automatisierten Systems zum Nachladen des Magazins mit Ankern. Dieser Arbeitsvorgang wird bis heute manuell durchgeführt. Die Überwachung des Nachladevorgangs sowie des Ankersetzen wird mit einem Sensorsystem erfolgen. Damit werden drei übergreifende Ziele verfolgt: 1) Höhere Sicherheit und verbesserte Arbeitsbedingungen, 2) Effizienzsteigerung durch die Ausführung von parallelen Aktivitäten und der Verkürzung der Zyklen für das Ankersetzen und 3) Einfache Implementierung des automatisierten Verfahrens und Integration in bestehende Arbeitsprozesse.
Das Ziel des Projekts SIMS (Sustainable Intelligent Mining Systems) war es, die Sicherheit von Bergwerken durch einen höheren Grad an Digitalisierung, Automatisierung und Robotik nachhaltig zu verbessern, die durch den Bergbau entstehenden Emissions-Einflüsse auf die Umwelt zu verringern und die Effizienz von Bergbaubetrieben insgesamt zu steigern. Darüber hinaus bestand das Ziel von SIMS darin, direkte und messbare Einflussfaktoren auf den nachhaltigen Bergbau zu identifizieren und die breitere Bevölkerung für die Notwendigkeit des Bergbaus zu sensibilisieren.
Das Projekt I²Mine war ein umfangreiches Projekt zur Entwicklung von Innovativen Technologien und Konzepten zur Gestaltung des intelligenten Tiefbau-Bergwerks der Zukunft. Das Projekt umfasste unterschiedliche Komponenten, von der Entwicklung von Soft- und Hardware zur verbesserten Gebirgsbeherrschung und Abbautechnik über neue digitale Aufzeichnungssysteme und Management-Werkzeuge bis hin zu Verbesserungen im Arbeits- und Gesundheitsschutz. Das AMT (damals IMR) entwickelte unter anderem ein Verfahren zu Grenzschichterkennung, um einen stärker mechanisierten Abbauprozess zu ermöglichen.
Betonspritzprozesse im Berg- und Tunnelbau werden heutzutage nach wie vor manuell durchgeführt. Der Spritzbetonauftrag und die Qualitätskontrolle unterliegen hierbei dem subjektiven Eindruck des Operators. Eine hinreichende Prüfung der Qualität des Arbeitsprozesses kann auf diese Art und Weise nicht sichergestellt werden. Um den Operator zu unterstützen und den Erfolg des Prozesses sowie der Qualitätskontrolle zu erhöhen, entwickelte die Fa. GTA Maschinensysteme GmbH gemeinsam mit dem Institut für Advanced Mining Technologies der RWTH Aachen University ein neuartiges Betonspritzfahrzeug, das mit verschiedenen Sensoren ausgestattet ist. Dadurch wurde es möglich, das Tunnelprofil zu erfassen, den Auftrag der Spritzbetondecke zu überwachen und eine abschließende, datengestützte Qualitätskontrolle vorzunehmen. Das AMT übernahm in diesem Projekt insbesondere die Entwicklung der Lokalisierungstechnologie bestehend aus Ultra-Wide Band (UWB) und INS inklusive der geschickten Sensordatenfusion. Außerdem wurde die Laserscannertechnologie und die zugehörige Software am AMT entwickelt. Dabei lag besonderes Augenmerk auf der Algorithmik und der Zeitsynchronisation der UWB-Module.
VORAUSSCHAUENDE INSTANDHALTUNG
Das Ziel von MaMMa (Maintained Mine & Machine) ist es, die Verfügbarkeit, Effizienz und Sicherheit von Maschinen und Bergwerken durch den Einsatz eines intelligenten, integrierten und ganzheitlichen Maintenace-Systems zu verbessern. Unerwartete und ungeplante Störungen bei Maschinen und Infrastrukturen sind die Hauptursache für kostspielige Betriebsstörungen untertage und sollen durch das im Rahmen des MaMMa Projekts erarbeitete Software-System minimiert werden. Gleichzeitig ermöglicht das System Mitarbeitern und Beratern eine bessere, effizientere Planung von Wartungsarbeiten basierend auf Echtzeitdaten zum Zustand der Maschinen und Anlagen untertage.
Das Ziel des Projektes „Der intelligente Teleskopausleger für extreme Einsatzbedingungen“ war die Entwicklung eines robusten, sich selbst überwachenden und 360 Grad um die Längsachse endlos drehbaren Teleskopauslegers für widrige Umgebungsbedingungen der Rohstoffindustrie und verwandten Industrien. Die Neuentwicklung ist für eine Anwendung im untertägigen Bereich zum Berauben von Strecken und Abbauorten in weltweiten Gips-Anhydrit-Bergwerken vorgesehen.
Der Teleskopausleger ermöglicht die Verwendung von neuartigen, besonders effizienten Werkzeugen wie dem „Xcentric® Ripper“, welcher durch seinen hochfrequenten Mechanismus besondere konstruktive Berücksichtigung erfordert. Gleichzeitig wird der Aktionsradius des Teleskopauslegers durch Verlängerung des Teleskophubs vergrößert.
Im Rahmen des 6. Energieforschungsprogramms der Bundesregierung mit dem Fokus für eine umweltschonende, zuverlässige und bezahlbare Energieversorgung wurde das Forschungsvorhaben „Beobachterbasiertes Condition Monitoring System für Hauptgetriebe in Windenergieanlagen (BCMS)“ bearbeitet.
Das Forschungsvorhaben beschäftigte sich mit der Entwicklung eines neuartigen, integrierbaren Zustandserfassungs- und Prognosesystem für Hauptgetriebe von Windenergieanlagen (WEA). Um eine ausreichende Zuverlässigkeit in der Vorhersage von Bauteilbeschädigungen und Bauteilversagen zu erreichen wurde die beobachterbasierte Methodik verwendet, bei der auf Daten von parallel zur Messung ablaufenden Simulationen zurückgegriffen wird, die ein fehlerfreies WEA System abbilden. Abweichungen des gemessenen, realen Anlagenverhaltens gegenüber der Simulation werden zur Fehlererkennung und Zustandsprognose genutzt. Dadurch konnte die Aussagegenauigkeit und der Aussageumfang von Condition Monitoring Systemen an WEA Hauptgetrieben gesteigert und ein automatisiertes und verlässliches Schadensmeldungssystem ermöglicht werden.
Ziel des Forschungsvorhabens SiZu war es, ein integriertes Prognose- und Analysewerkzeug zur Beurteilung von Maschinenzuständen zu entwickeln. Hierfür hat das AMT (zu der Zeit IMR) erstmals Condition-Monitoring und Echtzeitsimulation in einem System zusammengeführt und gemeinsam auswertbar gemacht.
Das System Condition-Analyser stellt eine umfangreiche und aussagefähige Datenbasis zur Verfügung, auf deren Basis das Projektteam neue Instandhaltungsstrategien erarbeiten konnte. Mit der Entwicklung des Condition-Analysers verfolgte das AMT zwei Kernziele:
- Die Entwicklung einer zustandprognoseorientierten Instandhaltungsstrategie
- Die Entwicklung einer automatisierten Fehlerursachenanalyse
Ziel des Projekts war die umfassende Betrachtung der komplexen Wechselwirkungen zwischen den Teilkomponenten dynamisch hoch belasteter Windenergieanlagen und ein integriertes Simulations- und Multisensor-Überwachungssystem zur dynamischen Auslegung und Zustandsdiagnose von Windenergieanlagen zu entwickeln.
Ziel dieses Projektes war es, ein elektromechanisches Simulationsmodell zu entwickeln, das vom Antriebsmotor bis hin zum Förderband alle Komponenten einer Großbandanlage in einem Simulationsmodell abbildet und so die Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Baugruppen rechnerisch nachvollziehbar macht.
Das Ziel des Forschungsvorhabens war es, die Zustandsüberwachung von rotierenden und oszillierenden Wälzlagern mittels Acoustic Emission Technologie zu verbessern. Durch frühzeitige Erkennung eines sich entwickelnden Schadens sollen geeignete Instandhaltungsmaßnahmen zeitnah durchgeführt werden können oder größere Reparaturen bedarfsgerecht geplant werden. Die dadurch eingesparten direkten und indirekten Instandhaltungskosten steigern die Wirtschaftlichkeit der Anlage.
Ziel des Forschungsvorhabens SESI war es, produzierende Unternehmen und industrielle Dienstleister zu befähigen, mittels Prognose von Instandhaltungsbedarfen und -zeitpunkten die Zuverlässigkeit von Anlagen zu verbessern, die Verfügbarkeit zu steigern und mittels bedarfsgerechter Instandhaltung die direkten und indirekten Instandhaltungskosten zu minimieren und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
Ungeplante Stillstände oder plötzlich auftretende Anlagenausfälle in Bergbauanlagen verursachen schnell sehr hohe Kosten, die vermieden werden müssen. Die verwendeten Messsysteme zur Zustandsüberwachung decken zwar ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten ab, stoßen aber in speziellen Bereichen an ihre Grenzen. Genau diese Problematik setzte das Forschungsprojekt i-MaSS an. Durch ein interdisziplinär zusammengesetztes Konsortium, aus den Bereichen Rohstofftechnik, Maschinenbau und Elektrotechnik wurde ein kostengünstiges, miniaturisiertes, adaptives und autarkes Messsystem zur verbesserten Zuständsüberwachung entwickelt.
PERSONEN- UND OBJEKTERKENNUNG
Das Projekt INESI (Increasing Efficiency and Safety Improvement in Underground Mining Transportation Routes) hat drei Projektziele, bei denen Sensorverfahren zum Einsatz kommen, die am AMT entwickelt werden:
- die Sicherheit in untertägigen Bergwerken durch den Einsatz eines präzisen Ultra-Breitband-Funk-Lokalisierungssystems (UWB) zu erhöhen
- Effizienzsteigerungen durch die Positionsbestimmung von Einschienen-Hängebahnen und daraus resultierende Optimierungen bei der Transportlogistik mithilfe von Ultra-Wideband Funktechnologie
- Personendetektion auf Gurtbandförderanlagen in gefährlichen Bereichen mittels Infrarothermographie (IR) zu ermöglichen
Im Rahmen des durch die EU geförderten Projektes FEATureFACE kombinierten Wissenschaftler am IMR (Vorgängerinstitut des AMT) die Stärken mehrerer Technologien und entwickeln so ein Multi-Technologie-Kollisionsvermeidungssystem: Das weltweit erste ausfallsichere Sicherheitssystem.