Introduction into the " Waste to Energy " consisting of:
Thermal Process ( incinerator , RDF combustion )
Biological processes ( Wet-/Dryfermentation )
technology , energy , emissions, approval , etc.
Group work
design of systems/plants for energy recovery from waste
The following points are to be processed :
Input: waste ( fraction collection and transportation, current quantity , material flows , possible amount of development )
Plant (design, process diagram , technology, energy production )
Output ( energy quantity / type , by-products )
Costs and revenues
Climate and resource protection ( CO2 balance , substitution of primary raw materials / fossil fuels )
Location and approval (infrastructure , expiration authorization procedure)
Focus at the whole concept ( advantages, disadvantages , risks and opportunities , discussion )
Grading: No Exam , but presentation of the results of the working group
Leistungsnachweis:
620 - Waste and Energy<ul><li>620 - Waste and Energy: Presentation</li></ul><br>621 - Waste and Energy<ul><li>620 - Waste and Energy: Presentation</li><li>821 - Compulsory Course Work Waste and Energy - Written Essay: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Circular Resource Engineering and Management [CREM] (V-11)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 34
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 11
Betreute Abschlussarbeiten
laufende
beendete
2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.