Datengetriebene Modellierung zur intelligenten Schleusen- und Pumpwerksteuerung Energieeffizienzsteigerung komplexer Hafenanlagen durch den Einsatz maschineller Lernverfahren

Thimo Schindler, Dennis Bode, Christoph Greulich, Arne Schuldt und André Decker

Komplexe Hafeninfrastruktursysteme bieten oftmals ein großes Potenzial zur Energieeffizienzsteigerung und Optimierung interner Prozessabläufe. Mithilfe moderner und innovativer Methoden sollen Lösungen geschaffen werden, um bestehende Verfahrensweisen zu verbessern, ohne großflächige Veränderungen der Hafeninfrastruktur vorzunehmen. Als konkretes Anwendungsszenario der angewandten Methoden dient ein abgeschleuster Tidewasserhafen in Norddeutschland.

Tidewasserhäfen zeichnen sich dadurch aus, dass mithilfe einer Schleuse der Wasserstand innerhalb der Hafenanlage nahezu konstant gehalten werden kann. Somit unterliegt ein solcher Hafen nicht dem Rhythmus der Gezeiten. Schiffe sind hierdurch in der Lage, am Dockhafen unabhängig von der Tide Fracht umzuschlagen. Bedingt durch äußere Einflüsse sinkt gleichwohl der Hafenpegel kontinuierlich. Beispielhaft lässt sich hierfür anführen, dass für Schleusungen Wasser aus der Hafenanlage entnommen werden muss, um den Schleusenpegel entsprechend anheben zu können. Dies führt dazu, dass zumeist durch den energieintensiven Einsatz von Schöpfwerken der Hafenpegel angehoben werden muss. Eine natürliche und energieärmere Methode der Zuwässerung des Tidewasserhafens ist durch die Öffnung der Schleusenschütze möglich. Hierbei werden innerhalb der Schleusentore Schütze geöffnet, sodass von außerhalb der Schleuse Wasser in den Hafen fließen kann. Dieses Vorgehen ist jedoch nur dann möglich, wenn der Außenpegel höher als der Hafenpegel ist. Zusätzlich gibt es weitere Einflussfaktoren, die den Wasserstand des Hafenbeckens beeinflussen können. Dazu zählen Wetterereignisse wie Starkregen und extreme Windlagen, Zu- und Entladung der im Hafen befindlichen Schiffe und Wasserverluste über Leckagen im Hafenbecken.
Aufgrund der hohen Anzahl der Schiffsanläufe und -abfahrten ergibt sich ein komplexes Steuerungspotenzial. Zusätzlich ist sicherzustellen, dass der Schiffsverkehr durch eine natürliche Bewässerung mithilfe der Schleuse nicht beeinträchtigt wird. Durch den Einsatz intelligenter Algorithmen soll vorhergesagt werden, zu welchem Zeitpunkt eine solche Bewässerung möglich ist. Ein Assistenzsystem wertet alle prozessrelevanten Merkmale und Berechnungen aus und zeigt dem Schleusenbediener an, ob eine natürliche Bewässerung der Schleusenanlage durch die Öffnung der Schütze möglich ist.
 

Vorliegender Use-Case

Das konkrete Anwendungsszenario stellt ein norddeutscher Hafen dar. Dieser ist durch seine Lage höchst tideabhängig und daher durch eine Schleuse von den zyklisch auftretenden Wasserstandsschwankungen isoliert. Die Kammer besitzt eine Länge von etwa 250 Meter und ist in der Lage, Schiffe der Panamax-Klasse zu schleusen (Bild 1).


Bild 1: Ein Massengutfrachter wird mithilfe von zwei Schleppern durch die Schleuse in den Tidewasserhafen begleitet.

Der Hafeninnenpegel wird auf etwa 4,2 Meter über Seekartennull konstant gehalten. Im ungünstigsten Fall sinkt dieser Pegel um bis zu 10cm bei nur einer einzigen Schleusung. Die Schleusungen werden manuell von Schleusenbedienern geplant und durchgeführt. Da dem Bediener aufgrund der Vielzahl und Komplexität der Daten nicht alle Informationen zur Verfügung stehen, ist eine hinreichend genaue vorausschauende Planung der Schiffsankunftszeiten nicht möglich. Das kurze Zeitfenster für eine potenzielle natürliche Bewässerung der Hafenanlage durch die Öffnung der Schleusenschütze ist somit nur schwer vom Personal auf der Schleuse vorherzusagen. Zusätzlich ist diese Methode zur Hafenbewässerung von weiteren Einflussfaktoren abhängig. Oberste Priorität besitzt die Gewährleistung der Sicherheit der gesamten Hafenanlage. Zudem ist zu jedem Zeitpunkt der reibungslose Ablauf des Schiffverkehrs zu garantieren. Durch die Bewässerung mithilfe der Schleuse kann der Wasserpegel deutlich schneller angehoben werden als durch den Einsatz der Pumpenanlagen. Weiterhin sind Schiffe mit einem hohen Tiefgang nicht in der Lage, die Schleuse bei niedriger Tide zu passieren. Anhand dieser Vielzahl an Restriktionen, Risikofaktoren und äußeren Einflüssen ergibt sich ein komplexes und dynamisches Optimierungspotenzial, das bei hinreichend guter Modellierung der einzelnen Einflussfaktoren genutzt werden kann. Die Modellierung der einzelnen Teileinflussfaktoren soll in einigen Fällen über maschinelle Lernverfahren abgebildet werden.

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