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The application of image recognition methods to improve the performance of waste-to-energy plantsplants

Autor(en):
Schwark, Fenja [DBLP] ;
Garmatter, Henriette [DBLP] ;
Davila, Maria [DBLP] ;
Dawel, Lisa [DBLP] ;
Pehlken, Alexandra [DBLP] ;
Cyris, Fabian [DBLP] ;
Scharf, Roland [DBLP]
Zusammenfassung
In this paper, we present an image recognition method to improve the performance of waste-to-energy plants. Thermal treatment of waste in waste-to-energy plants is central for the treatment of municipal solid waste. The heterogeneous nature of municipal solid waste results in a fluctuating lower calorific value to which plant operation must be adapted. Compensating for drastic changes in the lower calorific value is challenging for plant operation and can require short-term interventions. Estimating the lower calorific value prior to the combustion process should reduce the number of short-term interventions. In this work, we propose a process-engineering approach to estimate the lower calorific value of waste as a new application of image recognition in waste-to-energy plants. The method is implemented using videos and sensor data from a case study in a real waste-to-energy plant in Germany.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Schwark, F., Garmatter, H., Davila, M., Dawel, L., Pehlken, A., Cyris, F. & Scharf, R., (2022). The application of image recognition methods to improve the performance of waste-to-energy plantsplants. In: Wohlgemuth, V., Naumann, S., Arndt, H.-K., Behrens, G. & Höb, M. (Hrsg.), EnviroInfo 2022. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 167).
@inproceedings{mci/Schwark2022,
author = {Schwark, Fenja AND Garmatter, Henriette AND Davila, Maria AND Dawel, Lisa AND Pehlken, Alexandra AND Cyris, Fabian AND Scharf, Roland},
title = {The application of image recognition methods to improve the performance of waste-to-energy plantsplants},
booktitle = {EnviroInfo 2022},
year = {2022},
editor = {Wohlgemuth, Volker AND Naumann, Stefan AND Arndt, Hans-Knud AND Behrens, Grit AND Höb, Maximilian} ,
pages = { 167 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
DateienGroesseFormatAnzeige
EnviroInfo2022_ShortPaper_26.pdf611.6Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-722-7
ISSN: 1617-5468
Datum: 2022
Sprache: en (en)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • waste-to-energy
  • image recognition
  • waste properties
  • process modeling
Sammlungen
  • P328 - EnviroInfo 2022 [25]

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