KIWA

Motivation

Wasserstrahlschneiden ermöglicht das trennende Bearbeiten nahezu aller Materialien ohne Wärmeeintrag und mit hoher Präzision. In der aufkommenden Präzisionsbearbeitung (< 10 µm) fehlen jedoch bislang kompakte Systeme zur Wiederaufbereitung von Wasser und Abrasivsand. Bisher wird der Abrasivschlamm meist entsorgt; dies ist kostenintensiv und ökologisch problematisch. Wiederverwertungssysteme existieren nur für größere Anlagen und können die hohen Qualitätsanforderungen der Präzisionsanwendungen nicht zuverlässig erfüllen, da Wasser- und Korundqualität sich prozessbedingt komplex und dynamisch verändern.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Verbundvorhabens KIWA ist die Entwicklung einer KI-gesteuerten, kompakten Präzisions-Wasserstrahlverwertungsanlage, die den im Schneidprozess entstehenden Abrasivschlamm so aufbereitet, dass Wasser und Korund über mindestens 100 Zyklen wiederverwendet werden können, ohne Einbußen in der Bearbeitungsqualität.
Hierzu wird eine Labor- und später Pilotanlage aufgebaut, bestehend aus Flockungssystem, Schrägklärer, Wirbel- und Membranfiltern, UV-Reinigung sowie umfassender Inline-Sensorik (optische Matrix, Spektroskopie, Trübung, Leitfähigkeit, pH, Temperatur, Differenzdruck). Auf Basis der Sensordaten entwickelt das Fraunhofer IWS KI-Algorithmen zur Echtzeit-Charakterisierung von Korund und Prozesswasser und zur automatischen Anlagensteuerung. Die Maschinenbau Müller GmbH realisiert den Anlagenaufbau und die Steuerungstechnik, die WHZ entwickelt die optische Sensorik und Spektroskopie, IfU spezialisierte chemisch-physikalische Sensorik. In systematischen Messreihen werden Datensätze für unterschiedliche Schlämme erfasst, Grenzwerte definiert und die Algorithmen bis zur Pilotanlage verifiziert.

Innovationen und Perspektiven

KIWA kombiniert erstmals eine kompakte Schlammaufbereitungsanlage mit einer KI-basierten, physikalisch motivierten Prozesssteuerung für Präzisionswasserstrahlprozesse. Neuartig sind insbesondere: die Inline-Charakterisierung der Korundstruktur (Korngröße, Form), die spektrale Analyse gelöster Salze und Metalle, die Fusion klassischer Regelungstechnik mit neuronalen Netzen sowie die automatische Entscheidungslogik zur Weiterverwendung, Zumischung oder Entsorgung von Material. Erwartet werden Materialeinsparungen von ca. 60 % beim Abrasivmaterial und signifikante Einsparungen von Prozesswasser sowie die Einhaltung strenger Umweltauflagen. Es soll ein neues Produktsegment mit internationalem Marktpotenzial entstehen. Fraunhofer IWS und WHZ stärken ihre Rolle als Technologieanbieter für KI-gestützte optische Messtechnik in industriellen Prozessen.