Was ist ein Softsensor?
In vielen Bioprozessen können wichtige Kenngrößen, wie zum Beispiel die Produkt- und Biomassekonzentration, nicht direkt mittels Hardwaresensoren bestimmt werden. Zur Bestimmung dieser Variablen muss eine Probeentnahme inklusive aufwendiger Laboranalytik erfolgen. Die Informationen über diese wichtigen Prozessvariablen stehen damit nur zeitlich verzögert zur Verfügung, was eine detaillierte Prozessüberwachung unmöglich macht. Zudem können diese informationstragenden Variablen dadurch nicht für die Regelung des Prozesses verwendet werden.
Um diese Variablen in Echtzeit verfügbar zu machen können Soft(-ware)sensoren eingesetzt werden. Diese Technologie ermöglicht eine indirekte Bestimmung der Zielvariablen mittels mathematischer Algorithmen kombiniert mit kontinuierlich gemessenen Prozessvariablen (Abgasanalytik, Temperatur, pH, …).
Entwicklung von Softsensoren
Der Entwicklungsprozess von Softsensoren kann in sieben Phasen einteilt werden: Die Durchführung von Prozessen zur Generierung eines Datenpools, die Evaluierung der Rohdaten, die Datenvorverarbeitung, die Implementierung von Prozesswissen, das Aufstellen von Korrelationen, die Modellbewertung und Optimierung, sowie die kontinuierliche Wartung des Softsensors. Besonders eine gute Versuchsplanung und eine ausführliche Evaluierung und Vorverarbeitung des Datenpools erhöhen die erfolgreiche Entwicklung des Softsensors deutlich. Im Rahmen der Implementierung von Prozesswissen und der Aufstellung von Korrelationen erfolgt, abhängig vom vorhandenen Wissen über chemische und biologische Zusammenhänge, die Auswahl geeigneter Modellstrukturen (datengetrieben, mechanistisch und hybrid). In der folgenden Modellbewertung und der kontinuierlichen Wartung wird die Eignung des Softsensors zur Vorhersage der Zielgrößen überprüft und die Vorhersageperformance regelmäßig evaluiert.
Softsensoren sind bereits Teil verschiedener chemischer, sowie biotechnologischer Prozesse (inklusive des Brauprozesses). In Zukunft wird die Bedeutung solcher Ansätze im Rahmen der Digitalisierung weiter zunehmen – und die Überwachung von Prozessen immer umfassender werden.
Autor
Manuel Siegl, Link zum Profil