KI-basierte Leckage- und Schadstofferkennung

Definition und Wirk-/Funktionsprinzip

Luftreinhaltung bezeichnet die Kontrolle und Filterung von Abluft und Raumluft, um Schadstoffe, Staub oder Gase zu entfernen und eine sichere, effiziente Betriebsumgebung zu gewährleisten. Leckagen oder ineffiziente Filter beeinträchtigen die Luftqualität, erhöhen Energieverbrauch und verschleißen die Anlagen.
KI-gestützte Überwachung nutzt Sensorik wie Partikelzähler, Gassensoren, Druck- und Strömungssensoren, um frühzeitig Anomalien zu erkennen. Die KI lernt das normale Betriebsverhalten und identifiziert selbst kleine oder ungewöhnliche Abweichungen, die menschliche Überwachung oft übersieht.

Modellerstellung: Sensordaten werden zunächst gesammelt und aufbereitet, Rauschen entfernt, normalisiert und relevante Features wie Druckabfall oder Partikelkonzentrationen extrahiert. Anschließend werden KI-Modelle trainiert: Überwachtes Lernen (z. B. Random Forest, Gradient Boosting oder neuronale Netze) klassifiziert bekannte Zustände, während unüberwachtes Lernen (Autoencoder, Isolation Forest, One-Class SVM) unbekannte Anomalien erkennt. Für zeitabhängige Daten kommen LSTM- oder Temporal Convolutional Networks zum Einsatz. Nach Training und Validierung werden die Modelle live eingesetzt, analysieren Sensordaten in Echtzeit und lösen bei Bedarf automatische Alarmierungen aus.

Vorteile: Frühzeitige Erkennung von Lecks oder Filterproblemen, optimierter Energieverbrauch, verbesserte Luftqualität, verlängerte Lebensdauer der Systeme und Unterstützung von Predictive Maintenance. Typische Einsatzbereiche sind industrielle Lüftungs- und Abluftanlagen, Reinräume, Labore sowie Gebäude- und Klimatechnik.