Potenzialanalyse biotechnologisch nutzbarer Ressourcen aus Abfallströmen 

Potenzialanalyse von Reststoffströmen bei Krempel
Bildquelle: Michael Rentschler, Universität Stuttgart / Generative KI

Die Krempel GmbH ist ein mittelständisches Unternehmen, welches im Bereich der Elektro- und Kunststofftechnik sowie der Herstellung von Composites tätig ist. Im Rahmen des Quick Checks wurden Potenziale aus der Sammlung, Aufbereitung und Nutzung von Abfallströmen mit Hinblick auf Ansätze der biointelligenten Wertschöpfung identifiziert und initial bewertet.

Problem- und Zielbeschreibung

Die Firma Krempel GmbH betreibt zwei Papierfabriken, in denen Elektroisolierstoffe produziert werden. Für den Betrieb der Anlagen wird große Mengen Gas benötigt. Der Einsatz alternativer Brennstoffe oder Heiztechnologien erscheint derzeit nicht sinnvoll, sodass aktuell andere Wege zur Dekarbonisierung der Standorte geprüft werden.

Neben dem hohen CO2-Ausstoß fällt auch ein erheblicher Wasserverbrauch für die Befeuchtung der Stoffe an. Zwar existiert bereits ein Wasserkreislauf mit Flotationsanlage, in dem abfiltrierbare Stoffe abgeschöpft werden, andere Abwasserstoffe wie Ammonium, Nitrite und Nitrate werden hingegen nur eingeschränkt behandelt. Eine systematische Verwertung der Abwasserstoffe und der Restwärme findet bislang nicht statt. Im Rahmen des Quick Checks sollen Potenziale zur Abscheidung, Aufbereitung und Nutzung der Abfallstoffe identifiziert und initial bewertet werden. Dazu zählen beispielsweise Carbon-Capture-Technologien, die Nutzung von Kohlenstoff zur Algenkultivierung oder Synthese von Energieträgern, sowie die biotechnologische Weiterverwertung von Reststoffen aus  Wasserkreislauf und  Produktionsprozessen. Diese sollen perspektivisch zur Dekarbonisierung und generellen Umweltverträglichkeit der Standorte beitragen und gleichzeitig wirtschaftlich effizient und sinnvoll sein. Das Projekt dient als erste Entscheidungsgrundlage und bildet die Basis für detaillierte Analysen vielversprechender Potenziale im Hinblick auf biointelligente Wertschöpfung.

Bezug des Vorhabens zur Biointelligenten Wertschöpfung

Das Projekt adressiert die Nutzungspotenziale jeder Art von Reststoffstrom in einem technologischen Produktionssystem, welches durch intelligente und vernetzte Systeme gesteuert werden kann. Zudem werden Use Cases wie z.B. die Kultivierung von Algen oder die allgemeine Umsetzbarkeit anderer biotechnologischer Produktionsprozesse evaluiert. Im Zuge der Nutzung möglichst vieler Reststoffströme soll so die Implementierung eines Bioraffineriekonzeptes untersucht werden. Die Bestandteile haben damit das Potenzial ein perspektivisches biointelligentes Gesamtsystem zu bilden. Im Rahmen des Projektes werden insbesondere ökologische Aspekte der Nachhaltigkeit adressiert, indem CO2-Emisisonen, Energieverbräuche und umweltschädliche Reststoffe berücksichtigt werden. Aber auch auf der ökonomischen Dimension liegt ein Schwerpunkt, indem die potenziellen Lösungen und Konzepte auf ihre wirtschaftliche Attraktivität und Effizient untersucht werden.

CO₂-Nutzung durch Algenkultivierung in Photobioreaktoren
Bildquelle: Michael Rentschler, Universität Stuttgart / Generative KI

Detaillierter Projektablauf und Ergebnisse

In einem initialen Workshop stellte die Krempel GmbH ihre Prozessabläufe für ein besseres Verständnis dar, anhand dessen die anfallenden Prozessströme für eine Evaluierung möglicher, biointelligenter Nutzungskonzepte identifiziert werden konnten. Folgende Stoffströme wurden anhand des dringlichsten Handlungsbedarfs durch Krempel priorisiert: CO2-Emissionen, Abwasserbehandlung, insbesondere Stickstoff-Frachten, Nutzungspotenziale des Abwärmestroms. Für die genannten Parameter lieferte die Krempel GmbH relevante Daten auf deren Grundlage eine Identifikation von Nutzungspotenzialen sowie der Entwicklung möglicher biointelligenter Use-Case-Szenarien. Die Auswertung der Daten belegte erhebliche Nutzungspotenziale energetisch bedingter CO2-Emissionen, welche durch Gasaufbereitungstechnologien mit anschließender Verwertung z.B. durch Mikroalgen oder andere Gasfermentationsprozesse erschlossen werden könnten. Darüber hinaus konnte im Rahmen der bestehenden Anlagentechnik kein nennenswertes Nutzungspotenzial für das Prozessabwasser identifiziert werden. Obwohl die biotechnologischen Nutzungspotenziale der Standorte zum jetzigen Stand limitiert erscheinen, unterstreichen die Ergebnisse des Quick Checks die Relevanz der von der Krempel GmbH angestoßenen Digitalisierung der Prozessabläufe, um mögliche Überschüsse und Reststoffströme zukünftig noch leichter zu identifizieren und Nutzungspotenziale unter veränderten Bedingungen besser heben zu können.

Projektnutzen, Verwertung und geplante Anschlussaktivitäten

Die Stoff-, Abwasser- und Energieströme in Thalheim und Zwönitz wurden erfasst, priorisiert und technisch-ökonomisch bewertet. Zentrale Hebel sind Stickstoffmanagement, Wasser- und Wärmekreisläufe, die Nutzung von Abwasser- und Abluftwärme, Lösemittelrückgewinnung sowie eine verbesserte digitale Erfassung. CO₂-Abscheidung und biotechnologische Nutzung sind technisch möglich, aber nur bei gesicherter Verwertung wirtschaftlich sinnvoll. Die Krempel GmbH erhält eine belastbare Entscheidungsgrundlage zur Senkung von Ressourcenverbrauch, Emissionen und Entsorgungskosten sowie zur Entwicklung einer biointelligenten Kreislaufwirtschaft. Empfohlen werden Messkampagnen zu Temperatur-, Mengen- und Stoffprofilen, die Prüfung geeigneter Wärmeabnehmer, Pilotversuche zum Stickstoff- und Lösemittelmanagement sowie der Aufbau einer digitalen Datenerfassung. Darauf aufbauend können Business Cases und Umsetzungsprojekte entwickelt werden..

Finanziert durch

Das S-TEC Zentrum für Biointelligente Wertschöpfung, genannt The Biointelligence Engine, wird gefördert durch das Baden-Württemberg Ministerium für Wirtschaft, Handwerk und Tourismus sowie das Förderprogramm EFRE (Europäischer Fonds für regionale Entwicklung) der Europäischen Union:

Biointelligence and Sustainability | University of Stuttgart

Institute of Biochemical Engineering | University of Stuttgart

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