Modellentwicklung
Ziel dieses Forschungsclusters ist die systematische Entwicklung von robusten Modellen für stationäre und dynamische Modelle, welche die Basis für optimales Design und einen effizienten Anlagenbetrieb darstellen.
Forschungsansatz
- Modellentwicklung für komplexe, nicht standardmäßige Prozesseinheiten
- Dynamische Modellierung mit druckgetriebenen Strömen
- Validierung der Modelle basierend auf experimentellen Untersuchungen
- Modellreformulierung und Konvergenzanalyse
- Entwicklung von Machine-Learning-Ansätzen zur Lösung verfahrenstechnischer Probleme
- Modelldiskretisierung
Forschungsgebiete
Prozessmodellierung
Modellentwicklung für komplexe, nicht standardmäßige Prozesseinheiten
Wir entwickeln Modelle, die mithilfe unserer eigenen Modellierungs-umgebung in die Prozesssimulatoren eingebaut werden können
Druckgetriebene Modellierung
Um dynamische Prozesse in ihrer ganzen Komplexität untersuchen zu können, arbeiten wir an druckgetriebenen Modellen, um An- und Abfahrprozesse oder Störfälle untersuchen zu können.
Validierung der Modelle basierend auf experimentellen Untersuchungen
Ein wichtiger Aspekt ist die Planung und der Betrieb von Mini-plants, um unsere Modelle zu validieren, zu testen und das Prozessdesign sowie die Fahrweise zu verbessern. Ebenso müssen unbekannte Modellparameter geschätzt werden.
Modellformulierung
Modellreformulierung und Konvergenzanalyse
Wir untersuchen diese Aspekte, um Modellreformulierungen und Initialisierungsstrategien zu entwickeln, um Konvergenzprobleme zu reduzieren.
Entwicklung von Machine-Learning-Ansätzen zur Lösung verfahrenstechnischer Probleme
Wir beschäftigen uns aktuell intensiv mit dem Einsatz von Machine Learning zur Modellbildung in der Verfahrenstechnik.
Modellierungswerkzeuge
MOSAICmodeling
Ein vollständig gleichungsbasiertes Werkzeug für die gemeinsame Arbeit an Modellen, Simulationen und Optimierung (www.mosaic-modeling.de)