Deutschland will bei der Digitalisierung aktiver Treiber für mehr Ressourceneffizienz sein und entscheidend zum Erreichen der globalen Nachhaltigkeitsziele beitragen. Die Verknüpfung digitaler Techniken mit Umwelttechnologien ermöglicht beispielsweise optimierte Produktionsverfahren, die mit vernetzten Anlagen und Lieferketten weniger natürliche Ressourcen verbrauchen. Eine intelligente Datennutzung hilft, Prozesse in Unternehmen und Verfahren besser zu verstehen und damit auch Fehlentwicklungen schneller zu erkennen. So lassen sich etwa Informationen für die vorbeugende Instandhaltung gewinnen. Um solche Ansätze zu fördern, hat das BMBF die Initiative „Digital GreenTech - Umwelttechnik trifft Digitalisierung" ins Leben gerufen.

In den kommenden zwei Jahren stellt das BMBF rund 11 Millionen Euro für elf Projekte zur Verfügung. Sie entwickeln nachhaltige Produkte, Verfahren und Dienstleistungen in den Bereichen Wasserwirtschaft, nachhaltiges Landmanagement sowie Ressourceneffizienz und Kreislaufwirtschaft. Mit einer hybriden Kickoff-Veranstaltung läuft die neue Fördermaßnahme Mitte Oktober offiziell an.  

Die elf Projekte beschäftigen sich mit Fragen wie: Wie kann künstliche Intelligenz dabei helfen, Recyclingverfahren zu verbessern? Mit welchen digitalen Tools können Wasserversorgungs- und -entsorgungsnetze effizienter überwacht und gesteuert werden? Wie können komplexe Stoffströme in Echtzeit nachverfolgt werden? Beteiligt sind knapp 60 Institutionen aus Wissenschaft, Verwaltung, Verbänden und Wirtschaft. Das wissenschaftliche Querschnittsprojekt NetDGT, das von der Gesellschaft für Informatik e.V. durchgeführt wird, sorgt für die Vernetzung zwischen den Projekten, kümmert sich um die Analyse und Synthese der Ergebnisse sowie Transferaktivitäten. Unter anderem untersucht NetDGT, welche Gewinne die entstehenden digitalen Lösungen für die Nachhaltigkeit bringen.  

Digital GreenTech wurde im Rahmen des BMBF-Aktionsplans „Natürlich. Digital. Nachhaltig“ veröffentlicht und trägt zur FONA bei. Für die Fördermaßnahme ist ein zweiter Stichtag am 31. Oktober 2022 vorgesehen.  

Übersicht der Verbundprojekte der Förderrichtlinie „Digital GreenTech“

DiRecLIB - Direktes Recycling von Aktivmaterialien aus Lithium-Ionen-Batterien

In DiRecLIB entwickeln die Projektpartner einen kontinuierlichen, digital gestützten Prozess zum direkten Recycling von Aktivmaterial aus Lithium-Ionen-Batterien. Als Aktivmaterial werden die chemisch aktiven Substanzen, die für die Energiespeicherung in Batterien verantwortlich sind, bezeichnet. DiRecLIB untersucht die Rückgewinnung industrierelevanter Aktivmaterialien wie Lithium-Nickel-Cobalt-Mangan (NMC), Lithium-Nickel-Kobalt-Aluminiumoxid (NCA) oder Lithium-Cobalt-Oxid (LCO). Der Recyclingprozess wird mithilfe eines digitalen Zwillings entwickelt und in einem Demonstrator umgesetzt.

ODiWiP - Optimierter Wertstoffkreislauf in der Papierindustrie

Die Beteiligten des Verbundprojektes ODiWiP wollen den Wertstoffkreislauf von der Sammlung und Sortierung von Altpapier bis zur Produktion der Papierprodukte optimieren. Ziel ist es, den Einsatz von Chemikalien, Wasser und Energie nachhaltig zu senken. Die Forschenden entwickeln dazu eine KI-Lösung, die die verschiedenen Bereiche der Papierkreislaufwirtschaft so miteinander verknüpft, dass die Industrieprozesse verbessert, Ressourcen- und Energieeinsparungen ermöglicht und Maschinenbediener durch ein intelligentes Assistenzsystem bei ihrer Arbeit unterstützt werden.

CYCLOPS – Rezyklateinsatz mit künstlicher Intelligenz erhöhen

Ziel des Projekts CYCLOPS ist die Entwicklung eines frei verfügbaren und quelloffenen digitalen Tools, das das Recycling von Kunststoffen erleichtert. Es soll Kunststoffabfälle und Rezyklate – sogenannte Sekundärrohstoffe – automatisiert klassifizieren, damit diese optimal verwendet werden können. So können Recyclingmaschinen künftig eigenständig erkennen, für welche Anwendungen sich produzierte Materialien eines bestimmten Typs eignen. Mithilfe künstlicher Intelligenz können fossile Rohstoffe wie Erdöl eingespart, der Ausstoß von Treibhausgasen gemindert und Plastikmüll reduziert werden.

DigInform – Digitales Informationsmanagement in der Kreislaufwirtschaft

Das Verbundvorhaben DigInform entwickelt ein innovatives digitales Informationsmanagementsystem (IMS) für die Kreislaufwirtschaft. Dieses soll ein vertrauenswürdiges und sicheres Datenmanagement über Unternehmensgrenzen hinweg ermöglichen und dabei die spezifischen Anforderungen der verschiedenen Akteure in der Kette von produzierenden Unternehmen/Abfallerzeugern über Transporteure, spezialisierten Verwertern bis hin zu den Abnehmern der Sekundärrohstoffe berücksichtigen. Somit können bestehende Verwertungswege effizienter gestaltet und neue Verwertungsmöglichkeiten abgeleitet werden.

Projektwebseite: www.diginform.de

DiKueRec – Digitale Zwillinge für das Kühlgeräterecycling

Pro Jahr werden in Deutschland mehrere Millionen Kühlgeräte in speziellen Abfallbehandlungsanlagen recycelt. Die Vielfalt der eingesetzten Treib- und Kältemittel in den Kühlgeräten zwingen die Anlagenbetreiber dazu, immer komplexere Prozessketten zu implementieren. Eine wirtschaftliche Anpassung der vorhandenen Kühlgeräteverwertungsanlagen an die Vielfalt der Altgeräte ist mit den derzeit eingesetzten Technologien nicht möglich. Das Projekt DiKueRec will die Aufbereitungsprozesse durch Sensoren und digitale Zwillinge erweitern. Eine intelligente Verknüpfung der Daten und Algorithmen wird zu einer effizienten Steuerung der Recyclinganlagen beitragen:

Projektwebseite: https://ips.mb.tu-dortmund.de/meldung/digitaler-zwilling-im-kuehlgeraeterecycling-10440

DecS: Unerwünschte Spurenstoffe im Abwasser intelligent aufschlüsseln

Das Vorhaben DecS verfolgt das Ziel, organische Spurenstoffe, die insbesondere über das kommunale Abwassersystem in die Gewässer eingetragen werden, möglichst zielgerichtet aus Abwasserströmen zu entfernen. Im Rahmen von DecS sollen dazu kontinuierlich erfasste Messdaten intelligent verarbeitet und mit Modellsystemen wie SIMBA#water, die im Vorhaben weiterentwickelt werden, vernetzt werden. Dies bildet die Grundlage für eine intelligente Prozesssteuerung auf Kläranlagen.

Projektwebseite: De­­co­­ding Spu­­ren­­stof­­fe

Blue2035: Zukunftsbild für die digitalisierte Wasserwirtschaft

Das Projekt Blue2035 entwirft ein ganzheitliches Zukunftsbild zu den Möglichkeiten der Digitalisierung in der Wasserwirtschaft. Die Forschenden wollen für Betreiber aus der Wasserwirtschaft einen Bauplan für die technische Umsetzung entwickeln, an dem sich Wasserversorger und Abwasserentsorger bei ihrer strategischen Unternehmensplanung orientieren können.

KIKI: KI-basiertes Kanalinstandhaltungsmanagement

Das Projektvorhaben KIKI hat zum Ziel, aktuelle Inspektionsverfahren für die Instandhaltung von Abwasserkanälen mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) anzureichern. Dies soll eine automatisierte Schadenserkennung in Bilddaten ermöglichen, die Zeit und Kosten spart. Ergänzend dazu untersuchen die Forschenden, inwiefern ein Prognosemodell auf Basis von historischen Daten den zukünftigen Alterungsprozess vorhersagen kann. Auf dieser Grundlage kann dann eine effiziente Instandhaltungsstrategie abgeleitet werden.

Projektwebseite: www.aws-institut.de/research/kiki-ki-basierte-kanalinstandhaltung

K21: Mit künstlicher Intelligenz Spurenstoffe in Oberflächengewässern besser aufspüren

In Flüssen und Seen finden sich eine Vielzahl von unerwünschten, mikroskopisch kleinen, gelösten Substanzen, sogenannten Spurenstoffen. Durch neue Analyse- und -auswertemethoden ist es mittlerweile möglich, bisher nicht bekannte oder beachtete Substanzen besser nachzuweisen. Solche Analysen erzeugen umfangreiche Datenmengen, die bisher in Einzellaboren erhoben und ausgewertet werden. Diese Daten wollen die Forschenden im Verbundprojekt K21 in einer laborübergreifenden Cloudlösung zusammenführen und auswerten. Damit können Wasserversorger organische Spurenstoffe schnell entdecken und auf Grundlage einer überregionalen Datenbasis mögliche Quellen eingrenzen.   

Projektwebseite: www.k2i-tracker.de

DiGeBaSt - Digitaler Fingerabdruck für Holz

Die Beteiligten des Verbundprojektes DiGeBaSt entwickeln ein KI-basiertes Verfahren, mit dem sich Baumstämme bzw. Stammteile von der Holzernte im Wald bis zum Sägewerk individuell und ohne Markierung auf dem Holz rückverfolgen lassen. Hierzu werden die Schnittflächenstrukturen der Baumstämme direkt nach dem Fällen in einem digitalen Zwilling abgebildet, der über die gesamte Wertschöpfungskette in einer Cloud abgespeichert und zur Verfügung gestellt werden kann. In dieser Datenbank sollen dann auch weitere Daten verknüpft werden, beispielsweise zur geografischen Herkunft und der Lagerdauer. Eine lückenlose und fälschungssichere Identifikation und Rückverfolgung bietet Anreize für Forstbetriebe und Waldbesitzer zur effizienteren, nachhaltigeren Bewirtschaftung der Wälder.  

FORESTCARE - Satellitengestütztes Waldökosystemmonitoring

Das Projekt FORESTCARE zielt darauf ab, zeitlich hochaufgelöste Satellitendaten mit räumlich hochaufgelösten Drohnendaten zu vernetzen, um das Waldwachstum auf regionaler Ebene zu bewerten. Mithilfe von Drohnen- und Satellitenbilddaten können Merkmale einzelner Bäume, wie Entlaubung, Borkenkäferbefall oder Stammform, identifiziert werden. Ein solches zeitlich und räumlich hochaufgelöstes automatisiertes Einzelbaummonitoring ermöglicht es z.B. Aufforstungen gezielt zu optimieren, etwa durch die standortangepasste Auswahl trockenresistenter Baumarten oder robuster Waldökosystemtypen.

Projektwebseite: www.uni-goettingen.de/de/647748.html