DeepFlameS-Projekt

Künstliche Intelligenz für die robuste Flammensegmentierung zur Optimierung von industriellen Verbrennungsprozessen

Förderung: Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg

Laufzeit: 2021 bis 2024

Projektkonsortium: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), BASF SE, ci-tec GmbH

Im Rahmen des DeepFlameS-Verbundprojekts werden Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Optimierung thermischer Prozessanlagen eingesetzt und so zur Energieeffizienz und Reduktion von CO₂-Emissionen beitragen. Grundlage sind Infrarotkamera-Aufnahmen der industriellen Verbrennungsprozesse in ausgewählten Beispiel-Anlagen. Es werden Deep-Learning-Verfahren erarbeitet und eingesetzt, um Flammenkörper zuverlässig in Bilddaten zu segmentieren und darauf basierend Kenngrößen für den aktuellen Prozesszustand abzuleiten. Um die Praxistauglichkeit der Verfahren zu evaluieren, werden die erarbeiteten Verfahren zudem in einen industrietauglichen Software-Demonstrator umgesetzt.

Das DeepFlameS-Verbundvorhaben wird im Rahmen des Programms InvestBW gefördert.