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

Projektleitung:

Prof. Dr.-Ing.  Carsten Schilde
Technische Universit?t Braunschweig

Das mechanistische Verst?ndnis partikul?rer Prozesse ist die Grundlage, um ma?geschneiderte, partikul?re Produkte mit zus?tzlich integrierten Funktionen zu schaffen. Eine M?glichkeit, 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 Str?mungs- (CFD) und Partikelsimulationen (DEM) bietet die M?glichkeit, die derzeit kaum erforschten Heteroagglomerationsvorg?nge submikroner Partikel in Abh?ngigkeit von den Prozessparametern, dispersen Partikeleigenschaften sowie den unterschiedlichen Partikelwechselwirkungen systematisch zu untersuchen.

Aufgrund der zunehmenden Steigerung der Rechenleistung k?nnen auf Basis von CFD-DEM-Simulationen weitaus gr??ere Datens?tze generiert werden, welche die Herleitung mechanistischer Zusammenh?nge 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, sph?rische Prim?raggregaten im submikronen Gr??enbereich über die Verarbeitung nanopartikul?rer 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 aufgel?ste Messung des Agglomerationszustandes erm?glicht wird. Zur 3D-Rekonstruktion der entstandenen Strukturen und Messung von Partikelwechselwirkungskr?fte werden geeignete Messmethoden (FIB-SEM, AFM) etabliert und angewendet. Die Verwendung der gewonnenen CFD-DEM-Datens?tze 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 anschlie?end als Grundlage für eine datengetriebene Hybridmodellierung auf Basis intelligenter datengetriebener Methoden zu verwenden.