Umělá inteligence v procesním inženýrství a energetice

---

---

Online stanovení kvality vody pro environmentální management

Garant: Ing. Michal Touš, Ph.D.
Vedoucí práce: Ing. Václav Miklas, Ph.D.

Charakteristika tématu:

Téma propojuje umělou inteligenci, chytrá měřicí zařízení a environmentální management. Cílem je vyvinout virtuální senzor, který dokáže z běžně měřených parametrů (vodivost, pH/ORP, teplota, turbidita) v reálném čase odhadovat složitější ukazatele kvality vody. Takový přístup umožní nepřetržité sledování stavu vody bez nutnosti častých laboratorních analýz a otevírá možnosti k řízení s využitím umělé inteligence. Student bude mít k dispozici měřicí senzory a reálnou jednotku pro testování. Práce kombinuje rešerši s praktickým návrhem a ověřením konceptu na datech – ať už nasbíraných během měření, nebo získaných z existujících zdrojů.

Význam řešené problematiky:

Tradiční měření klíčových ukazatelů kvality vody je pomalé a nákladné. Virtuální senzory (soft sensors) využívající strojové učení dokáží tyto hodnoty odhadnout okamžitě a nepřetržitě, což má zásadní význam pro rychlou reakci na znečištění, optimalizaci provozu čistíren a ochranu vodních zdrojů. Takto navržený systém může být aplikován nejen v průmyslu, ale i v komunálních vodohospodářských provozech, při monitoringu přírodních vod nebo v systémech včasného varování.

Cíle, kterých má být dosaženo:

• Prozkoumat principy a možnosti virtuálních senzorů pro hodnocení kvality vody.
• Navrhnout měřicí větev pro sběr vybraných parametrů a její propojení s datovým zpracováním.
• Ověřit možnosti predikce ukazatelů znečištění z měřitelných parametrů pomocí metod strojového učení.
• Diskutovat přínosy a omezení navrženého přístupu z pohledu praktického nasazení.

Zajímavosti:

V roce 2024 nasadila Velká Británie první AI systémy, které na základě pH, teploty a zákalu dokážou předpovědět zvýšené riziko bakteriální kontaminace koupacích vod až několik hodin dopředu. Díky tomu se výrazně snížil počet zdravotních incidentů mezi rekreanty.

---

AI pro zefektivnění průmyslových procesů

Garant: Ing. Michal Touš, Ph.D.
Vedoucí práce: Ing. Václav Miklas, Ph.D.

Charakteristika tématu:

Téma bakalářské práce je primárně rešeršního charakteru, v případě zájmu je ji však možno rozšířit – v rámci samotné bakalářské práce či navazující diplomové práce – o praktickou aplikaci data science na vybraný průmyslový provoz.

Význam řešené problematiky:

Data science neboli datová věda je odvětví každým rokem nabývající na významu. Představuje obecné postupy umožňující analýzu, interpretaci a zhodnocení dat v široké řadě aplikací. Zatímco datovému vědci často data chybí, procesní inženýři potýkající se s provozními daty z průmyslových procesů mají opačný problém: rozsáhlé soubory často zašuměných dat, obsahující neužitečné či nepřesně měřené veličiny, výpadky a nadbytečné časové úseky (např. odstávky). Tato „změť dat“ přitom lze pomocí umělé inteligence využít ke zlepšování energetické a materiálové efektivity, prediktivní údržbě, nahrazení fyzické senzoriky či strategickým rozhodnutím. Synergické propojení data science a procesního inženýrství je tak nejen užitečné, ale zároveň absolventovi disponující takovým souborem dovedností značně zlepší možnosti uplatnění.

Cíle, kterých má být dosaženo:

• Výběr a stručný popis analyzovaného průmyslového provozu, spolu s formulací kritérií jeho zlepšení
• Rešerše dostupných provozních dat, literatury a úspěšných případových studií, v nichž byla datová věda nasazena ve vybraném provozu
• Diskuze výsledků rešerše, možností formulovaného zlepšení procesu a identifikace budoucích výzkumných výzev

Zajímavost:

Věděli jste, že velký průmyslový provoz často vygeneruje řadu GB až TB surových dat za den?

---

Optimalizace výkonu čerpadla pro výměník tepla

Garant: Ing. Michal Touš, Ph.D.
Vedoucí práce: Ing. Jan Kalina

Charakteristika tématu:

Téma DP je zaměřeno na problematiku vlivů výkonu čerpadla hnacího médium výměníkem. Dodaný výkon čerpadlu zvýší tepelný výkon výměníku. Student prozkoumá, jak ovlivní účinnost systému výměník-čerpadlo výkon čerpadla. Práce je výpočtového charakteru a je vhodná pro studenty, kteří rádi stanovují vlivy různých parametrů na chování systému.

Význam řešené problematiky:

Téma upozorňuje na skutečnost, že přidání čerpadla k výměníku, za účelem zvýšení přenášeného výkonu mezi médii doplňuje systém o další aktivní prvek s výkonem a příkonem. Celková účinnost systému tedy obecně nemusí vždy vzrůst. Praktický význam práce pak spočívá v sestavení charakteristik pro inženýrskou praxi doporučení nebo nedoporučení přidání čerpadla a stanovení jeho výkonu.

Cíle, kterých má být dosaženo:

• Provedení experimentálního měření výkonu výměníku v závislosti na výkonu čerpadla
• Sestavení matematického modelu systému výměník-čerpadlo podle teorie termodynamiky
• Porovnání experimentu s modelem

Zajímavosti:

Víte, že optimalizace výkonu čerpadla ve výměníku může nejen zvýšit tepelný výkon, ale také snížit energetickou náročnost celého systému? Správně nastavený výkon čerpadla může vést k úsporám energie a zvýšení celkové účinnosti systému.

---

Data science pro optimální řízení energetického systému

Garant: Ing. Michal Touš, Ph.D.
Vedoucí práce: Ing. Marek Kollmann

Charakteristika tématu:

Cíl této bakalářské práce je vytvoření metodiky, pro optimalizaci nakládání se zdroji energie energetického systému – jako je například dům se solární baterií, tepelným čerpadlem, baterií a elektrického vozidla.

Úkol zahrnuje aplikaci technik a metodologie data science k řešení problémů spojených s řízením energetického systému, jako jsou například: optimalizace výkonu solárních baterií, předpovídání špičkových hodnot poptávky po energii nebo řízení zatížení elektrické sítě.

Význam řešené problematiky:

Vzhledem k tomu, že celosvětová poptávka po energii stále roste, je naléhavě nutné optimalizovat využití energetických zdrojů, zejména v souvislosti s decentralizovanými energetickými systémy, jako jsou domy vybavené solárními panely, tepelnými čerpadly a systémy pro ukládání energie, jako jsou například Tesla Powerwalls. Tyto systémy nabízejí potenciál pro snížení nákladů na energii, snížení dopadu na životní prostředí a zvýšení energetické odolnosti, ale jejich optimální provoz a řízení vyžadují pokročilé techniky.

Cíle, kterých má být dosaženo:

• Provést rešerši v oblasti „data-driven“ řízení energetických systémů.
• Vytvoření metodologie pro optimalizaci energetického systému.
• Pro konkrétní dataset vypracovat případovou studii.

---

Analýza využití obnovitelných zdrojů domácností

Garant: Ing. Michal Touš, Ph.D.
Vedoucí práce: Ing. Marek Kollmann

Charakteristika tématu:

Cílem této bakalářské práce je zhodnotit solární potenciál domácností na základě analýzy geografických, klimatických a technických dat. Práce bude zahrnovat analýzu dostupnosti slunečního záření, orientace a sklonu střech, a také odhad energetického výstupu ze solárních panelů za různých podmínek. Studenti budou pracovat s reálnými daty z meteorologických stanic a dostupných datových sad, aby vytvořili model pro výpočet potenciální výroby elektřiny solárními systémy.

Význam řešené problematiky:

Solární energie je jedním z klíčových obnovitelných zdrojů, které mohou přispět k udržitelnosti a snížení závislosti na fosilních palivech. Analýza solárního potenciálu na úrovni domácností může pomoci optimalizovat umístění solárních panelů a podpořit jejich širší využití. Efektivní využití solární energie může výrazně snížit energetické náklady domácností a snížit uhlíkovou stopu.

Cíle, kterých má být dosaženo:

• Prozkoumat dostupné metodologie pro analýzu solárního potenciálu.
• Vytvořit model pro predikci výkonu solárních panelů na základě geografických a klimatických dat.
• Aplikovat model na konkrétní region a posoudit jeho praktickou využitelnost.

---

Modelování chytré domácnosti

Garant: Ing. Michal Touš, Ph.D.
Vedoucí práce: Ing. Marek Kollmann

Charakteristika tématu:

Cílem této bakalářské práce je vytvoření modelu chytré domácnosti, který umožní efektivní řízení spotřeby energií a zařízení. Práce zahrnuje simulaci provozu jednotlivých zařízení, jako jsou tepelné čerpadlo, fotovoltaický systém, bateriové úložiště a další prvky chytré domácnosti, včetně optimalizace jejich provozu. Klíčovou součástí je také analýza možností implementace IoT technologií pro automatizované řízení domácnosti.

Význam řešené problematiky:

Chytré domácnosti jsou považovány za budoucnost řízení spotřeby energií v rezidenčním sektoru. Umožňují nejen snižovat náklady na energie, ale také optimalizovat využití energetických zdrojů v závislosti na poptávce a dostupnosti obnovitelných zdrojů. Řízení chytré domácnosti pomocí datově řízených modelů nabízí potenciál pro zlepšení energetické účinnosti a zvýšení komfortu obyvatel.

Cíle, kterých má být dosaženo:

• Vytvořit model chytré domácnosti s důrazem na efektivní řízení spotřeby energií.
• Analyzovat možnosti integrace IoT pro automatizaci domácnosti.
• Pro konkrétní případovou studii navrhnout optimalizační strategie pro řízení energetických zdrojů.

---

Regulace teploty vody pro membránovou recyklační jednotku: přehled metod a návrh implementace

Garant: Ing. Michal Touš Ph.D.
Vedoucí práce: Ing. Petr Bužga

Charakteristika tématu:

Význam řešené problematiky:

Stabilní řízení teploty je klíčové nejen pro správnou funkci membránových procesů a jejich energetickou účinnost, ale i pro reprodukovatelnost experimentů. Zlepšení regulace chlazení umožní přesnější laboratorní experimenty a přiblíží provoz experimentální jednotky průmyslovým podmínkám. Student tak získá zkušenost s praktickým návrhem řízení, naučí se volit komponenty, navrhovat bezpečné zapojení a zároveň nahlédne do moderních trendů v automatizaci procesní techniky.

Cíle, kterých má být dosaženo:

• Rešerše dostupných metod regulace teploty experimentální jednotky.
• Analýza výhod a nevýhod různých regulačních strategií.
• Návrh vhodného zapojení a doporučení komponent.
• Zhodnocení přínosů nově navržené technologie.

Design and optimisation of building energy systems

Guarantor: Ing. Michal Touš Ph.D.
Supervisor: Ting Pan, Msc

Topic characteristics:

Relevance of the topic:

Designing and optimising distributed energy systems is critical for future sustainable energy supply. Proper system sizing and operation can increase efficiency, reduce costs, and improve the integration of renewables. The thesis introduces students to optimisation methods, energy technologies, and basic programming while highlighting real-world applications in the transition to clean energy.

Objectives to be achieved:

• Conduct a literature review of small-scale renewable energy systems.
• Analyse available data such as weather and energy demand.
• Develop a simple optimisation model for energy system operation.
• Evaluate technical and economic aspects of the proposed solution.

Interesting fact:

In Germany, more than 2 million households already combine solar PV with heat pumps and batteries, forming a key part of Europe’s energy transition strategy.