Früherkennung sicherheitsrelevanter Betriebszustände in Chemieanlagen mit neuronalen Netzen

Es wird eine Methodik beschrieben, die die Früherkennung von sicherheitsrelevanten Betriebszuständen ermöglicht. Die Ergebnisse werden am Beispiel der diskontinuierlichen und kontinuierlichen Veresterung diskutiert. Bei den Arbeiten stand die frühzeitige störungsabhängige Diagnose von unerwünschten Betriebszuständen innerhalb der gesamten Anlage im Vordergrund. Die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze für die Identifizierung bestimmungsgemäßer und nichtbestimmungsgemäßer Betriebszustände wird sowohl mit Simulationsdaten als auch mit Meßdaten der chemischen Versuchsanlage nachgewiesen.