Stoff-Flußmodelle
Stochastic Linear Dynamic Models for Material Flow Analysis
Wissenschaftsdisziplinen
Geowissenschaften (15%); Mathematik (50%); Umweltingenieurwesen, Angewandte Geowissenschaften (35%)
Keywords
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STOFF-FLUSSANALYSE,
SYSTEMIDENTIFIKATION,
DATENAUSGLEICH
Im Rahmen dieses Projektes wurden statische und dynamische stochastische Modelle für die Analyse von Stoffflüssen untersucht. Es wurden Bedingungen für Stabilität, Erreichbarkeit und Identifizierbarkeit untersucht und dabei auch graphentheoretische Ansätze verwendet. Da Stoffflussmodelle selbst bei einfachen Anwendungen bereits eine höchst komplexe Struktur aufweisen können, wurde das Softwaretool MAcFlow zur graphischen Eingabe, Schätzung von Modellparametern und zur anschließenden Systemanalyse und Systemsimulation von statischen Modellen entwickelt. Die betrachteten Modellklassen eignen sich insbesondere dann, wenn Messungen von beteiligten Stoffströmen nur für einen bzw. wenige Zeitpunkt(e) vorliegen, wenn nennenswerte Messungenauigkeiten vorhanden sind oder wenn die relevanten Stoffströme nicht direkt beobachtet werden können. Der große Vorteil der Methoden liegt darin, dass redundante Information über die Systemstruktur zur Verminderung von Unsicherheiten hinsichtlich der Größe von Stoffflüssen verwendet wird und damit Risikominimierung möglich ist. DYNAMISCHE STOFFFLUSSMODELLE Die Dynamik von Stoffflusssystemen wird durch Lagerbildung verursacht. Interessant ist dabei der Fall, wo Lagerauf- und -abbau bestimmten Gesetzmäßigkeiten gehorchen, da man dann versuchen kann, für den zugrunde liegende Lagertyp die Modellparameter zu identifizieren. In Zusammenarbeit mit Partnern aus dem EU- Vorgängerprojekt MacTEmPo wurden 3 Lagertypen (exakte Lageraufenthaltszeit, Lageraufenthaltszeit gemäß einer diskretisierten, trunkierten Normalverteilung und Lagerabbau proportional zum Lagerstand (geometrische Verteilung)) definiert und auf Stabilität, Erreichbarkeit und Identifizierbarkeit untersucht. ERWEITERUNGEN DES STATISCHEN FALLES Durch verschiedene Anwendungen motiviert wurde der statische Fall weiterentwickelt. Insbesondere die Erkennung und Behandlung von Inkonsistenzen der a priori Information und die Ausweitung auf Mehrkomponenten-Modelle (Multi-Level-Modelle) wurde bearbeitet. Methodische Erweiterungen wie die Unterscheidung zwischen technologischen Subsystemen und Verteilersubsystemen, die eine eingeschränkte Modellierung von nichtlinearem Systemverhalten ermöglichen, wurden entwickelt und in das vorhandene Softwaretool MAcFlow implementiert.
- Technische Universität Wien - 100%