Lagerstabilität von Mitteldestillaten ermitteln
03.05.2023
Wissenschaft, Forschung & Technik

Hintergrund der Entwicklung ist, dass durch bessere Gebäudedämmung und höhere Effizienz von Brennern beziehungsweise Motoren der Verbrauch sinkt und die Lagerdauer steigt. Die Kenntnis der Lagerstabilität von frischen Mitteldestillaten und auch die verbleibende Stabilität von bereits gelagerten Brenn- und Kraftstoffen werden daher wichtiger.
Aus den im Projekt erhobenen Brennstoffdaten konnte mit einer mathematischen Funktion ein Modell der Lagerstabilität entwickelt werden, mit dem sich die Verlaufsdaten einer Lagerung näherungsweise vorhersagen lassen. Für die Vorhersage der Lagerstabilität von Mitteldestillaten sind die Ergebnisse einer Eingangsanalytik, des Verlaufs der Schnellalterung (online-Messung der Sensordaten) und die Analysewerte zum Ende der Schnellalterung in das Modell einzugeben. Zusammen mit einer Angabe der Lagerungstemperatur und der voraussichtlich angestrebten Lagerdauer sind dann Werte vorhersagbar, wie sie voraussichtlich in der Langzeitlagerung auftreten werden. Das Vorhersagetool gibt dann die Start- und die zu erwartenden Endwerte aus sowie den Zeitpunkt der zu erwartenden größten Änderung in der Zusammensetzung der Brenn- und Kraftstoffe.
Als Grundlage für weitere Untersuchungen ist das Modell bereits geeignet, und je nach Anwendung ist auch die bisher erzielbare Genauigkeit schon ausreichend, um wertvolle Informationen zu erlangen. Die Genauigkeit des Modells könnte in weiteren Testreihen noch verbessert werden, und bei einigen der Umrechnungsfaktoren ist möglicherweise noch eine Unterscheidung der verschiedenen Brennstoffarten notwendig.
Untersucht wurden insgesamt 14 verschiedene Brenn- und Kraftstoffe beziehungsweise deren Mischungen. Dazu zählten 4 verschiedene schwefelarme Heizöle nach DIN 51603-1, Rapsmethylester, hydriertes Pflanzenöl, ein paraffinisches synthetisches Produkt und ein aus Altspeisefetten hergestellter Fettsäuremethylester. Mithilfe der Prognosedaten lassen sich in Zukunft die Qualität und die Einsatzmöglichkeiten für Brennstoffe besser einschätzen. Daneben bietet die Methode auch eine Möglichkeit, die Langzeitfolgen von Additiven in kurzer Zeit abzubilden und einzuschätzen, was bei der Produktentwicklung sehr nützlich sein kann.
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