30.01.2023

Neues Forschungsprojekt untersucht Einsatz von Wärmepumpe in der Pharma-Industrie

Im Forschungsprojekt AHEAD wird erstmals in Österreich eine dampferzeugende Wärmepumpe im industriellen Betrieb integriert. Sie soll eine CO2-Reduktion von bis zu 90 Prozent ermöglichen und kommt beim Pharmaunternehmen Takeda in Wien zum Einsatz.
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(c) Takeda & Christian Mikes

Das Ziel ist schon länger bekannt. Bis 2040 soll Österreich klimaneutral werden. Damit die Mammutaufgabe gelingt, bedarf es in den nächsten Jahren allerdings enormer Investitionen in die Dekarbonisierung der heimischen Industrie. Erst im Oktober kündigte die Regierung dazu ein 5,7 Milliarden Euro Projekt an.

Neben den geplanten Investition gibt es in Österreich mittlerweile aber auch Forschungsprojekte, die sich mit konkreten Dekarbonisierungs-Lösungen beschäftigen. Eines von ihnen ist das Forschungsprojekt AHEAD (Advanced Heat Pump Demonstrator), das am Wiener Standort des Pharmaunternehmen Takeda erstmals eine dampferzeugende Wärmepumpe im industriellen Betrieb integriert.

Das sogenannte New Energy for Industry (NEFI)-Projekt der FTI (Forschung, Technologie und Innovation)-Initiative „Vorzeigeregion Energie“ wird von zahlreichen Partnern unterstützt. Dazu zählen unter anderem das Klimaschutzministerium (BMK), der Klima- und Energiefonds sowie das AIT Austrian Institute of Technology (AIT).

Ziel: CO2-Reduktion von bis zu 90 Prozent

Die erdgasfreie Dampferzeugung zielt darauf ab, eine CO2-Reduktion von bis zu 90 Prozent zu erreichen und dabei ausschließlich natürliche Kältemittel zu verwenden. Die Arzneimittelproduktion gilt nämlich als sehr energieintensiv, um Rohstoffe, Zwischenprodukte und Medikamente zu kühlen. Gleichzeitig bedarf es auch Wärme und Dampf, um chemische und biologische Prozesse in Gang zu setzen oder ein steriles Produktionsumfeld zu gewährleisten.

(c) Christian Mikes

Die Innovation dieses Projektes ist die dampferzeugende Wärmepumpe, die ausschließlich mit 100 Prozent natürlichen Kältemitteln betrieben und mit Dampfverdichtern kombiniert wird, um die bisher höchsten Wärmenutzungstemperaturen zu erreichen. Das AHEAD-System kann Temperaturen von 200-260 Grad Celsius erreichen. Bei Takeda werden 184 Grad Celsius für die Dampfversorgung benötigt.

Das Projekte wurde Ende Jänner erstmalig vorgestellt | (c) Christian Mikes

Harald Erös, AHEAD-Projektleiter bei Takeda erläutert: „Ein großer Teil des Prozesswärmebedarfs in der Arzneimittelproduktion wird bis dato hauptsächlich durch Erdgas gedeckt. Im Projekt AHEAD ist das nicht mehr nötig, da ein innovatives Wärmepumpensystem etabliert wird. Es besteht aus einer dampferzeugenden Wärmepumpe der Firma SPH Sustainable Process Heat GmbH, die mit Dampfverdichtern kombiniert wird und Dampf mit elf bar zu 184 Grad erzeugt.“

Das technische Fundament

Damit Erdgas in der Arzneimittelherstellung durch CO2-freie Energiequellen ersetzt werden, bedarf es zudem einer bereits in Betrieb befindliche CO2-neutrale Energiezentrale am Takeda-Standort. In dieser wird die Kälteerzeugung auf 100 Prozent natürliche Kältemittel umgestellt. Mit der Zentralisierung der Kühlung des Standorts wurde auch die Möglichkeit geschaffen, diese gleichzeitig für eine Wärmerückgewinnung zu nutzen. Dabei wird die Abwärme der Kälteanlage weiterverwendet und mit einer Wärmepumpe auf 65 bis 70 Grad erwärmt. Diese wird bereits jetzt für das Heizungswasser des Standorts verwendet.

Das Projekt soll Learnings für weitere Standorte liefern

AHEAD wird voraussichtlich Ende 2024 in Betrieb gehen und Ende 2025 soll die finale Auswertung stattfinden. Weiters wird laut den Projektverantwortlichen in dem Forschungsprojekt ein Konzept zur Implementierung des AHEAD-Systems für weitere Takeda-Standorte in Österreich und weltweit erstellt. Außerdem soll das Dekarbonisierungspotenzial dieser Technologie für andere wichtige Industriesektoren mit hohem Energieaufwand, wie Papier-, Chemie- und Lebensmittelindustrie, in Österreich untersucht werden.


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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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