Das Forschungsvorhaben konzentriert sich auf die Steigerung der Energieeffizienz und der CO2-Bilanz des Klärschlammtrocknungsprozesses durch die Implementierung eines innovativen Verfahrens.
Das Vorhaben sieht die Konstruktion eines automatisierten, durch künstliche Intelligenz gesteuerten Prototyps zur adiabatischen Trocknung von Klärschlamm vor. Das Verfahren umfasst eine erste Phase der Luftentfeuchtung mit dem Einsatz selektiver Hohlfasermembranen (HMF) ohne Nutzung der durch Verbrennung erzeugten Wärmeenergie. Eine zweite Phase besteht aus der adiabatischen Trocknung des Klärschlamms mit der entfeuchteten Luft bei niedriger Temperatur. Das Verfahren ist besonders attraktiv für kleine und mittlere Kommunen, um das Management im Umgang mit Klärschlammrückständen zu verbessern.
Durch das neuartige Verfahren wird der CO2-Ausstoß signifikant reduziert, die Energieeffizienz deutlich verbessert, der biologische Abbau von Klärschlamm vermieden und der Transport von Klärschlamm effizienter sowie kosteneinsparender.
Durch die systematische Betrachtung wird die Anwendbarkeit und Kommerzialisierung des Vorhabens gezielt untersucht, ein Modell entwickelt und implementiert. Dazu werden Elemente unterschiedlicher methodischer Ansätze wie dem Core-Modelling oder der Funktionalen Anatomie miteinbezogen.
