Reinforcement Learning optimiert sichere, interpretierbare Chemieprozesse

In der chemischen Verfahrenstechnik ist die optimale Steuerung von Prozessen entscheidend für Energieeinsparungen, Ressourcenschonung und Kostenreduktion. Traditionelle Reinforcement‑Learning‑Ansätze stoßen jedoch an Grenzen, wenn sie mit strengen Qualitäts‑ und Sicherheitsbeschränkungen umgehen müssen und enorme Mengen an Trainingsdaten erfordern. Für viele chemische Anlagen sind solche Daten kaum verfügbar, und komplexe dynamische Modelle sind zu rechenintensiv, um sie praktisch zu nutzen.

Die neue Methode nutzt vorhandenes Expertenwissen, indem sie die Parameter von bereits etablierten Reaktionsrezepturen und deren linearen Reglern mit Reinforcement Learning optimiert. Durch die Einbettung der Rezepturen in das Lernverfahren werden weniger Daten benötigt, die Einhaltung von Sicherheitsgrenzen wird besser gewährleistet und die Resultate bleiben nachvollziehbar, weil die Optimierung auf einer strukturierten Rezepturbasis erfolgt.

In Simulationen eines industriellen Batch‑Polymerisationsreaktors konnte gezeigt werden, dass die optimierten Rezepturen nahezu die Leistung eines idealen, modellbasierten Controllers erreichen. Die Ergebnisse demonstrieren, dass die Kombination aus Expertenwissen und Reinforcement Learning eine praktikable Alternative zu herkömmlichen Optimierungsansätzen darstellt.

Diese Vorgehensweise verspricht nicht nur höhere Effizienz und geringere Betriebskosten, sondern auch eine höhere Sicherheit und Transparenz in der Prozesssteuerung. Durch die Reduktion des Datenbedarfs und die klare Struktur der Rezepturen können chemische Prozesse flexibler und zuverlässiger gestaltet werden.