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KI-basierte Störstoffdetektion: THWS entwickelt innovative Lösung für hochwertiges Gips-Recycling

vom 15.01.2026 - 14:01 Uhr

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Würzburg-Schweinfurt: Erfolgreich abgeschlossenes Drittmittelprojekt: Das Institut für Digital Engineering (IDEE) der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) hat das über Drittmittel finanzierte Forschungsprojekt „Ressourceneffiziente Recycling-Trockenbauplatten – GIPScycle“ im Rahmen des bayerischen Projektverbunds „ForCYCLE Technikum“ erfolgreich abgeschlossen. Im Zentrum der Forschungsarbeit stand die Entwicklung eines auf künstlicher Intelligenz (KI) gestützten Charakterisierungsverfahrens, das die automatisierte Erkennung von Störstoffen in Bauabfällen ermöglicht und damit eine wesentliche Hürde für die Kreislaufwirtschaft im Bausektor nimmt.

Präzise Analytik durch künstliche Intelligenz

Gipsabfälle aus dem Rückbau enthalten oft Verunreinigungen, die den Recyclingprozess stören oder die Qualität des Endprodukts mindern. Mit „GIPScycle“ entwickelten die Forschenden ein System, das mittels moderner Sensorik und KI gipshaltige Abfälle in Echtzeit analysiert. Durch dieses Verfahren können Störstoffe wie siloxanbasierte Additive (Silikonverbindungen auf Basis von Silicium und Sauerstoff, z. B. Silikonöle), oder kritische Verunreinigungen wie Asbest zuverlässig identifiziert werden.

„Durch den Einsatz von KI können wir Störstoffe heute wesentlich schneller detektieren als mit konventionellen Labormethoden“, erklärt Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann. „Diese exakte und schnelle Charakterisierung ist die Grundvoraussetzung, um Gipsabfälle sicher als hochwertigen Rohstoff in den Produktionskreislauf zurückzuführen.“

Effiziente Prozesssteuerung und Datensicherheit

Die wissenschaftliche Validierung der Messmethoden erfolgte in enger Zusammenarbeit mit dem Center for Applied Energy Research e. V. (CAE) in Würzburg, während die Knauf Gips KG aus Iphofen als Praxispartner die industrielle Relevanz sicherstellte. Die Projektergebnisse wurden in einer Webapplikation gebündelt, die eine direkte Auswertung der Daten vor Ort erlaubt.

„Die schnelle Detektion der Materialzusammensetzung ermöglicht eine unmittelbare Anpassung des Produktionsprozesses oder den Ausschluss von Material. Dies führt in der Produktion zu weniger Ausschuss und sichert eine gleichbleibende Qualität des Endprodukts“, erläutert Markus Wilhelm, wissenschaftlicher Mitarbeiter des Projekts, den Vorteil für die Praxis. „Dabei bietet das System volle Datensouveränität, da die Anwendung abgeschlossen auf eigenen Servern betrieben werden kann.“

Förderung und Nachhaltigkeit

Das Projekt lief vom 1. Oktober 2022 bis 31. Dezember 2025 und wurde vom Bayerischen Staatsministerium für Umwelt und Verbraucherschutz mit über 700.000 Euro gefördert. Das Ressourceneffizienz-Zentrum Bayern (REZ) am Bayerischen Landesamt für Umwelt befasste sich mit der Koordination. Die entwickelte Technologie leiste einen wichtigen Beitrag dazu, Primärressourcen zu schonen und die bayerische Wirtschaft auf dem Weg zu einer klimafreundlicheren Kreislaufwirtschaft zu unterstützen, erklären Prof. Dr.-Ing. Engelmann und Vizepräsident Prof. Dr. Jan Schmitt, die das Projekt vom 1. Juli 2024 bis 31. Dezember 2025 bzw. vom 1. Oktober 2022 bis 30. Juni 2024 geleitet haben.

Projektvideo Imagefilm ForCycle

(Quelle: REZ)

Zur Website des IDEE

Titelbild: Abschlussveranstaltung in Nürnberg: Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann und Markus Wilhelm (beide THWS), sowie Projektbeteiligte von ForCYCLE Technikum, treffen den Bayerischen Umweltminister Thorsten Glauber und die Leiterin des Bayerischen Ressourceneffizienz-Zentrums Dr. Simone Richler (Quelle: Ralf Rödel)

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