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Um das umweltpolitische Ziel des Übergangs zu einer Kreislaufwirtschaft zu erreichen, wird im Bausektor statt eines konventionellen Abbruchs ein selektiver Rückbau angestrebt. Dabei wird eine Vermischung der bei der Demontage anfallenden Stoffe so weit wie möglich vermieden. Zur Erhöhung der Recyclingquoten ist darüber hinaus eine Aufbereitung der Stoffe erforderlich. Die Aufbereitung und der Transport (zusammengefasst als Verarbeitung bezeichnet) sowie die Lagerung der Stoffe auf der Baustelle unterliegen Kapazitätsbeschränkungen. Werden diese stoffstrombezogenen Kapazitätsbeschränkungen bei der Durchführung eines Rückbauprojekts überschritten, muss der Rückbau pausiert oder kurzfristig umgeplant werden. Um dies zu vermeiden, wird in dieser Arbeit ein Optimierungswerkzeug entwickelt, mit welchem die stoffstrombezogenen Kapazitätsbeschränkungen bei der Ablaufplanung eines Rückbauprojekts im Voraus berücksichtigt werden können. Damit soll Projektverantwortlichen die Erarbeitung eines realistischen, auf die Kapazitäten der Stoffverarbeitung abgestimmten Ablaufplans vereinfacht werden. Darüber hinaus soll das Optimierungswerkzeug Entscheidungen über die Beschaffung von Anlagen oder die Dimensionierung von Lagerflächen unterstützen. Der Rückbau kerntechnischer Anlagen stellt aufgrund der Projektkomplexität und der mit den Stoffströmen verbundenen hohen Sicherheitsanforderungen ein geeignetes Anwendungsbeispiel dar. Das Optimierungswerkzeug baut auf quantitativen Modellen und Methoden aus dem Forschungszweig der Projektablaufplanung (engl. project scheduling), einem Teilgebiet des Operations Research, auf. Zunächst wird dazu ein sogenanntes Schedulingproblem formuliert, welches die Suche nach Startzeitpunkten für (Projekt-)Vorgänge beschreibt, sodass die Projektdauer minimiert wird. Die Einhaltung von Vorrangbeziehungen zwischen den Vorgängen, Kapazitäten erneuerbarer Ressourcen (z. B. Personal, Maschinen) sowie Verarbeitungs- und Lagerkapazitäten bilden die Restriktionen des Schedulingproblems. Die Berücksichtigung der Verarbeitungs- und Lagerkapazitäten, welche den Rückbau verzögern können, stellt eine wesentliche Erweiterung gegenüber existierenden Modellen dar. Insbesondere aufgrund der Lager kann bereits der Rechenaufwand zur Bestimmung einer zulässigen Lösung exponentiell ansteigen. Daher werden vier neuartige heuristische Lösungsverfahren entwickelt, welche jeweils für bestimmte Arten von Probleminstanzen geeignet sind. Die Constraint- und die lineare Programmierung werden ebenfalls zur Lösung des Problems eingesetzt. Umfangreiche Rechenexperimente mit Testinstanzen zeigen, dass die neu entwickelten Lösungsverfahren und die Constraintprogrammierung geeignet sind, um für stoffstromintensive Projekte innerhalb praktikabler Rechenzeiten hochwertige Ablaufpläne zu berechnen. Es werden Empfehlungen erarbeitet, unter welchen Umständen welches konkrete Verfahren zum Einsatz kommen sollte. |
