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Hybride Modellierung der Heteroagglomeration in gasgetragenen Strömungen mittels CFD-DEM-Simulation und Methoden des maschinellen Lernens

Projektleitung:

Professor Dr.-Ing. Carsten Schilde
Technische Universität Braunschweig

Das mechanistische Verständnis partikulärer Prozesse ist die Grundlage, um maßgeschneiderte, partikuläre Produkte mit zusätzlich integrierten Funktionen zu schaffen. Eine Möglichkeit, bestehende Partikeleigenschaften zu kombinieren oder durch ihre Kombination neue Funktionen zu schaffen, ist die Heteroagglomeration über Gasphasenprozesse. Speziell submikrone Partikelsysteme bergen für Heteroagglomerationsprozesse ein besonders hohes Potential, sind aber nur mit hohem messtechnischen Aufwand hinsichtlich des komplexen Zusammenspiels zwischen Prozessparametern, dispersen Partikeleigenschaften und den Partikelwechselwirkungen zu charakterisieren. Der Einsatz von gekoppelten Strömungs- (CFD) und Partikelsimulationen (DEM) bietet die Möglichkeit, die derzeit kaum erforschten Heteroagglomerationsvorgänge submikroner Partikel in Abhängigkeit von den Prozessparametern, dispersen Partikeleigenschaften sowie den unterschiedlichen Partikelwechselwirkungen systematisch zu untersuchen.

Aufgrund der zunehmenden Steigerung der Rechenleistung können auf Basis von CFD-DEM-Simulationen weitaus größere Datensätze generiert werden, welche die Herleitung mechanistischer Zusammenhänge und damit eine gezielte und übertragbare Prozess- und Produktentwicklung erlauben. Für die korrekte simulative Abbildung der im Experiment erhaltenen Heteroagglomeratstrukturen ist die Verwendung realistischer Partikelkontaktmodelle sowie deren hinreichend genaue Parametrisierung entscheidend. Zur Kalibrierung und Validierung sollen in einem Messaufbau definierte, sphärische Primäraggregaten im submikronen Größenbereich über die Verarbeitung nanopartikulärer Suspensionen im Mikrosprühtrockner erzeugt werden.

In der darauffolgenden Agglomerationszone erfolgt unter definierten Bedingungen die Agglomeration der trockenen Partikel, wobei durch Inline-Messtechnik und Probenahme eine zeitlich aufgelöste Messung des Agglomerationszustandes ermöglicht wird. Zur 3D-Rekonstruktion der entstandenen Strukturen und Messung von Partikelwechselwirkungskräfte werden geeignete Messmethoden (FIB-SEM, AFM) etabliert und angewendet. Die Verwendung der gewonnenen CFD-DEM-Datensätze zur semi-mechanistischen Modellierung erfordert den Einsatz datengetriebener Methoden, die in der Lage sind, bestehende mechanistische Modelle zu bewerten, weiterzuentwickeln und zu kombinieren, wie z.B. Methoden der genetischen Programmierung (Grey-Box-Modellierung). Es ist das Ziel des Projektvorschlages, aufwendige experimentelle Messungen zu reduzieren und CFD-DEM-Simulationen zu kalibrieren und validieren, um diese anschließend als Grundlage für eine datengetriebene Hybridmodellierung auf Basis intelligenter datengetriebener Methoden zu verwenden.