Projects

The production of green methanol plays an important role in the energy transition. This involves converting surplus electricity from renewable energies (wind, solar) into hydrogen, which is then converted into methanol using CO and CO_2 from organic waste. As the availability of these raw materials/energy is subject to strong temporal fluctuations on different time scales, new concepts for robust process design and robust process control are required. For this purpose, data-driven machine learning approaches are used in this project. The project is part of the DFG priority program SPP 2331 "Machine Learning in Chemical Engineering".
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This project is part of the DFG Research Unit FOR5538: Multi-stage catalytic production systems for fine chemistry through integrated design of molecules, materials and processes (IMPD4Cat). The aim of this project is to develop self-learning control systems for the online optimization of the catalytic conversion of olefins to α-amino acids and β-aminoalcohols.
In the first funding phase, the enzyme-catalyzed reactions of α-keto carboxylic acids to α-amino acids, in particular homophenylalanine, and α-hydroxyketones to β-amino alcohols, in particular homophenylalaninol, with integrated product crystallization will be considered as process examples. Subsequently, the membrane separation processes for catalyst and solvent separation will also be investigated.
For this purpose, a repetitive online optimization is carried out at 'single batch' and/or 'batch to batch' level, whereby the operating conditions are determined with the help of available measurement information and so-called hybrid mathematical models.
operating conditions are cyclically re-adjusted using available measurement information and so-called hybrid mathematical models. The hybrid modeling combines the basic knowledge of physical chemistry from the other subprojects with data-driven machine learning approaches. Essential work steps include: (i) the development of suitable hybrid models for the considered process steps, (ii) the development of suitable methods for the online adaptation of the developed models and (iii) efficient strategies for online optimization, (iv) the integration of the mentioned methods within the framework of a self-learning control concept, (v) systematic in silico tests and (vi) finally the experimental validation in cooperation with the other subprojects of this research group.
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The central objective of the project is the development of a multi-stage process for the sustainable biotechnological production of biopolymers using carbon compounds from low-cost side streams from regional industry and the application of model-based control strategies. A CO₂-utilizing microalgae process is to be coupled to a heterotrophic bacterial process for the production of biodegradable biopolymers from the group of polyhydroxyalkanoates (PHAs) in order to optimally exploit the advantages of both biotechnological processes and thus achieve an increase in yield in relation to the carbon used.
The project is a joint project that we are working on together with the Anhalt University of Applied Sciences in Köthen (Prof. Carola Griehl) and the Magdeburg-Stendal University of Applied Sciences (Prof. Robert Dürr). Within the joint project, Otto von Guericke University is focusing on the model-based development of a cost-effective PHA production process and the coupling of this with the microalgae process using a metabolic process model. The resulting process model will be used to optimize and control the multi-stage process.
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In this project, dynamic models and methods of model-based process control for particle formation by fluidized bed spray agglomeration are developed and tested experimentally. The central objective is the targeted adjustment of desired particle structures by means of model-based process control. The project is part of the DFG priority program SPP 2364 Autonomous Processes in Particle Technology and is being carried out in cooperation with the Tsotsas working group at Otto von Guericke University and the Bück working group at Friderich Alexander University Erlangen Nuremberg.
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Polyhydroxyalkanoates (PHAs) are biopolymers that are formed by many microorganisms under unbalanced growth conditions as storage substances. PHAs are an important alternative to conventional plastics as they are biodegradable and not dependent on fossil resources. PHAs are also biocompatible, which makes them particularly suitable for use in medical technology, e.g. for implants.

The polymer yield and its properties depend to a large extent on the substrate composition. In order to maximize the yield and to specifically adjust the desired polymer
properties, suitable multiscale models and model-based process control methods are being developed as part of this project.
The project is part of the research initiative SmartProSys -Smart Process Systems for Sustainable Chemical Production at Otto von Guericke University Magdeburg.
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Methanol is an important raw material in the chemical industry, which is traditionally produced in large quantities from synthesis gas using heterogeneous Cu/ZnO/Al_2 O_3 catalysts under stationary conditions. The present project investigates the extent to which methanol synthesis can be improved by forced periodic operation. The project is part of the DFG priority program SPP 2080 "Catalysts and reactors under dynamic operating conditions for energy storage and conversion".
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Chromatographic processes are substance separation methods that are used, for example, to produce high-purity active ingredients in the pharmaceutical industry. In addition to the classic discontinuous mode of operation with individual columns, continuous processes, in particular so-called simulated moving bed (SMB) processes, are increasingly being used. Several columns are interconnected to form a ring, whereby the positioning of the
of the inlets and outlets is changed cyclically. Current work is concerned with the development of methods for efficient computer simulation, online optimization and control of these processes. In addition to classic binary separation problems, the focus of recent investigations is primarily on so-called ternary center cut processes, which play an important role in practice.
play an important role in practice.

Keywords:
chromatography, simulated moving bed, simulation, optimization, control
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As part of the sub-project, mathematical models for the optimization-based control of fuel cell drives are being developed with the help of AI methods. The starting point is detailed physical
physical reference models, which are to be used for the development of suitable surrogate models and suitable control concepts. The project is part of the BMWi joint project KI-embedded.
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The present project deals with the investigation of the dynamic behavior of adsorption processes with complex and partly implicit adsorption isotherms. Suitable numerical and analytical approaches based on the so-called equilibrium theory are being developed for this purpose. The results are an important basis for further investigations into process control and process design.
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Polyhydroxyalkanoates (PHAs) are biopolymers that are formed by many microorganisms under unbalanced growth conditions as storage substances. PHAs are an important alternative to conventional plastics as they are biodegradable and not dependent on fossil resources. PHAs are also biocompatible, which makes them particularly suitable for use in medical technology, e.g. for implants.

The polymer yield and its properties depend to a large extent on the substrate composition. Predictive mathematical models are being developed as part of this project to maximize the yield and to specifically adjust the desired polymer properties. In contrast to previous work, the current focus is on the formation of co-polymers under oxygen-limited conditions.
The mathematical models developed will be used for model-based process control in cooperation with the Findeisen and Carius working group.

The project is part of the Digipol research network for the digitalized biotechnological production of biopolymers from residual materials using intelligent model-based process control.
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New processes for continuous fluidized bed spray agglomeration are being developed in collaboration with the Tsotsas/Bück working group in thermal process engineering. This requires a fundamental understanding of the complex interplay of apparatus, process conditions and material properties with regard to process dynamics and achievable product quality. The central objective is the development of theoretical approaches for the well-founded description of agglomeration kinetics and their application in the context of model-based process design and management.
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As part of the project, methods are being developed for the computer-aided optimization of integrated chemical processes in liquid multiphase systems. In addition to the chemical reaction, the most complete possible recovery of the sometimes very expensive homogeneous catalysts used (e.g. rhodium) plays a central role. Degrees of freedom in the optimization relate to the selection and interconnection of process steps, the operating conditions of the individual process steps and the type and composition of the solvents used. Under reaction conditions, these should form a homogeneous mixture with the products, reactants and auxiliary materials under consideration and then, after cooling, decompose into a catalyst-containing aqueous phase and a product-containing organic phase. The catalyst-containing aqueous phase is recycled into the reactor after separation. Screening methods and methods of computer-aided molecular design are used to determine suitable environmentally friendly solvents and are combined with mixed integer process optimization. Current application examples are the hydroformylation of long-chain olefins from renewable raw materials and their reductive amination.

Keywords:
Mixed integer nonlinear optimization, MINLP, process design, molecular solvent design
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Hypersensitivity to pain and chronic pain in the outer extremities are common side effects of chemotherapy. This so-called chemotherapy-induced neuropathy is often dose-limiting and in extreme cases can lead to discontinuation of treatment. This project deals with the model-based analysis of chronic pain and CIPN at the level of individual sensory neurons. In addition to researching the fundamental relationships, the longer-term goal is to develop predictive models that can be adapted to patient-specific data and then used for treatment planning.

The project is a collaboration with colleagues from Purdue University/USA. The cooperation partner on the theoretical side is the working group of Prof. Ramkrishna, a leading expert in the analysis of complex chemical processes. The cooperation partner on the experimental side is the working group of Prof. Yang Yang in the field of medicinal chemistry and molecular pharmacology.
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The present project deals with the investigation of the dynamic behavior of adsorption processes with complex and partly implicit adsorption isotherms. Suitable numerical and analytical approaches based on the so-called equilibrium theory are being developed for this purpose. The results are an important basis for further investigations into process control and process design.

The research project is part of the International Max Planck Research School on Advanced Methods in Process and Systems Engineering.
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Fluidized bed troughs play a major role in the chemical, pharmaceutical, fertilizer and food industries. A mathematical description is necessary for a more precise understanding of the dynamic processes taking place in them, the process intensification and automation. The use of population dynamic models is suitable for this purpose, as they allow a description of properties such as particle moisture and size. In order to distinguish between different model candidates, methods of non-linear analysis will be used in this project. Here, all model candidates are examined in detail in a given parameter space and particularly interesting operating ranges are derived for additional experimental investigations. These additional experiments can then be used to discard individual model candidates. To speed up the complex experiments and increase reproducibility , all experiments are carried out in a closed control loop, i.e. using a controller.
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Excess electricity from renewable energies (wind, solar) and typical reaction products from biogas plants can be used as feedstock for further chemical energy storage in the form of methanol. As the availability of these starting materials/energy is subject to strong temporal fluctuations on different time scales, new concepts of process control are required, which are being developed in this project.
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The optimal design of integrated liquid multiphase systems leads to mixed-integer non-linear optimization problems. In this project, new methods for the global optimization of such problems are to be developed in cooperation between engineers and mathematicians. The methods developed in the first funding phase are to be further generalized in the second funding phase and applied to new process classes from the SFB/TR 63.

The project will be managed in cooperation with JP Dr. Dennis Michaels (TU Dortmund).

This project is part of the Collaborative Research Center/Transregio 63 - Integrated Chemical Processes in Liquid Multiphase Systems.
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Many systems are characterized by state variables evolving not only in time but in space or other coordinates. These processes are therefore called distributed parameter systems. The associated mathematical models typically lead to nonlinear partial differential equations being challenging from a control design point of view. The objective of this project is hence the systematic control design using concepts from

• robust control theory,
• generalized Lyapunov stability theory, i.e. stability with respect to two discrepancies.

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Polyhydroxyalkanoates (PHA) are microbial polymers that can be formed by many bacteria as reserve substances. These bio-polymers represent an important alternative to conventional plastics, as they are biodegradable and not dependent on fossil resources. PHAs are also biocompatible, which makes them particularly suitable for use in medical technology, e.g. for implants. However, microorganisms are highly regulated systems that react quickly and efficiently to changing environmental conditions in order to ensure their survival. These cell-internal regulatory mechanisms also influence PHA synthesis and thus control the quantity and properties of the PHA formed. In order to maximize the yield of PHA formed and to achieve the polymer properties required for the respective application (e.g. formability, hardness, elasticity,…), a deeper understanding of the cell-internal regulatory mechanisms is of great importance. The aim of this project is therefore to use a combination of mathematical modeling and biological experiments to elucidate and mathematically represent the essential regulatory mechanisms. This should help to reduce the still very high production costs of biopolymers and develop methods that allow the desired functional and technical properties of the biopolymers to be adjusted directly during fermentation.
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In many biotechnological processes, heterogeneity within cell cultures has a major influence on product quantity and quality. Examples of applications can be found in flu vaccine production and biopolymer production. The mathematical description of these serves a more precise understanding as well as the optimization and control of production processes. Modeling is possible with the help of population dynamic modeling, which leads to multivariate partial differential equations. For this system class, the use of standard methods for numerical solution and parameter estimation is not effective. This results in the need to develop methods to simulate the high-dimensional models and adapt them to experimental data. In a first step, an approximate method of moments was developed, which enables an effective calculation of important properties of multivariate heterogeneous systems such as mean and variance.
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As part of the joint project CellSys Cell Line Development by Systems Biology, which aims to develop a high-performance cell line for influenza vaccine production using a systems biology approach, the present project applies methods of population dynamic modeling to quantify the influence of cellular factors on virus replication in bioreactors. For this purpose, suitable modeling strategies will be developed to embed elementary biological processes at the single cell level into the population dynamic formulation. The state variables of the single cell description are transformed into property coordinates of the population dynamic model, so that in many cases a model reduction is indispensable. Depending on the model complexity, stochastic or deterministic approaches are used. Furthermore, the results of flow cytometric investigations are used for model validation or invalidation so that new biological model hypotheses can be derived and new experiments can be planned. Finally, the validated models will be used to draw conclusions for an optimal biological process design. The project is funded by the BMBF as part of Module II Transfer of the e:Bio Systems Biology Innovation Competition initiative.
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The use of optimization methods in energy systems is of great importance and ensures an increase in reliability, a reduction in costs or a reduction in environmental pollution, depending on the problem formulation. In this project, different optimization problems such as energy management, power plant planning, topology optimization are investigated. Most of them are mixed integer nonlinear optimization problems and therefore also interesting from a theoretical point of view.
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Chromatographic processes are substance separation methods that are used, for example, to produce high-purity active ingredients in the pharmaceutical industry. In addition to the classic discontinuous mode of operation with individual columns, continuous processes, in particular so-called Simulated Moving Bed (SMB) processes, are increasingly being used. Several columns are interconnected to form a ring, whereby the positioning of the infeed and outfeed is changed cyclically. These SMB systems are usually operated in an uncontrolled manner. A change in the concentration of the starting material mixture therefore leads to a change in the purity of the end products. In order to eliminate this deficit, a practical control strategy is to be developed.
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Within this project, auto-tuning methods for the design of multi-variable controllers for complex technical systems are being developed. The advantage of such strategies is that no process model is required for the controller design. A typical field of application is reactive distillation.
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LDPE ("low-density polyethylene") is often produced in long tubular reactors. The reaction heat of the highly exothermic polymerization reaction is transferred to a cooling medium via the pipe wall. The mutual influence of flow conditions and reaction progress and their effects on the radial heat transport therefore play an important role in the operation of the reactor. In this project, a 2D model of a polymerization reactor is created that depicts non-linear phenomena of radial heat transport. Due to the large dimensions and the high computational effort, the 2D model is only suitable for model analysis to a limited extent. Non-linear model reduction is therefore used to generate simplified models that are suitable for analyzing the physical relationships in the reactor or for designing a control or regulation system for the reactor.
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This project focuses on the development of new control concepts for microgrids and their optimization. Microgrids are local energy systems that include energy generation, storage and consumers. They are becoming increasingly important due to the integration of renewable energies. The aim of the research project is to improve the operation of such microgrid systems in order to meet future challenges.
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Das optimale Design integrierter flüssiger Mehrphasensysteme führt auf gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimierungsprobleme. In diesem Projekt sollen in Kooperation zwischen Ingenieuren und Mathematikern neue Verfahren zur globalen Optimierung solcher Probleme entwickelt werden. Dazu sind zunächst problemangepasste Unter- und Überschätzer für die betrachteten nichtlinearen Funktionsbausteine zu entwickeln. Zur globalen Lösung der resultierenden konvexen Relaxierungen sollen anschließend neue leistungsfähige Algorithmen entwickelt werden. Als Anwendungsbeispiele werden zunächst die hybriden Trennprozesse aus dem Teilprojekt B3 des SFB/TR 63 (Kreis/Rüther/Górak) betrachtet.

Die Leitung des Projektes erfolgt in Kooperation mit Prof. Dr. Robert Weismantel (ETHZ).

Dieses Projekt ist Teil des Sonderforschungsbereichs/Transregio 63 - Integrierte chemische Prozesse in flüssigen Mehrphasensystemen.

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Ziel des Projektes ist die Entwicklung von Strategien zur Energiekostenminimierung in Produktionsbetrieben. Viele Produktionsprozesse besitzen eine große Anzahl von Haupt- und Nebenverbrauchern. Diese sollen so zu- beziehungsweise abgeschaltet werden, dass sich minimale Energiekosten ergeben. Zusätzlich müssen Nebenbedingungen bezüglich des Produktionsablaufes, der Temperatur, der Lüftung, der Beleuchtung, etc. eingehalten werden. Zur Lösung dieser Aufgabenstellung werden mathematische Modelle der betrachteten Produktionsprozesse erstellt und mit Hilfe von Methoden der gemischt-ganzzahligen Optimierung kostenoptimale Produktionsabläufe berechnet. Schwerpunkte zur Lösung der Problemstellung sind die mathematische Modellierung und Optimierung des vollständigen Produktionsprozesses sowie die reale Umsetzung des gewonnenen Energie-Management-Systems.

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Ausgangspunkt der Untersuchungen sind rigorose mathematische Modelle von Brennstoffzellensystemen auf der Basis der physikalischen Grundgesetze. Diese sind jedoch häufig zu komplex für die modellgestützte Prozessführung. Weitere Forschungsaktivitäten betreffen deshalb die Entwicklung reduzierter dynamischer Modelle, sowie die Entwicklung moderner Methoden für die modellgestützte Prozessüberwachung, -steuerung und -regelung. Als Anwendungsbeispiele werden Hochtemperaturbrennstoffzellen für die stationäre Energieerzeugung sowie PEM Brennstoffzellen für stationäre und mobile Anwendungen betrachtet.

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Eine charakteristische Eigenschaft zellulärer Systeme besteht in ihrer Fähigkeit durch interne Regulationsmechanismen auf veränderte Umgebungsbedingungen zu reagieren und dadurch ihr Überleben zu sichern. Während einzelne Regulationsmechanismen heute gut verstanden sind, fehlt noch ein grundlegendes Verständnis der Regulationsvorgänge im Gesamtzusammenhang. Zentrale Zielsetzung des geplanten Projektes ist ein verbessertes Verständnis des komplexen Verhaltens zellulärer Systeme. Dazu sollen die theoretischen Konzepte aus der nichtlinearen Dynamik - insbesondere der Bifurkations- und Stabilitätstheorie - eingesetzt werden. Als biologisches Modellsystem wird u.a. E. coli betrachtet. Experimentelle Beobachtungen zeigen, das infolge der o.g. Regulationsmechanismen sowohl mehrfache stationäre Zustände als auch nichtlineare Oszillationen auftreten können. Die Ursachen dieser Phänomene sind heute nur unzureichend verstanden und sollen im Rahmen des geplanten Projektes näher untersucht werden. Ein grundlegendes Verständnis und die quantitative Vorhersage solcher Phänomene auf der Basis geeigneter mathematischer Modelle wird als wesentliche Grundlage für die Optimierung biotechnologischer Produktionsprozesse gesehen. Das Projekt ist Teil des Magdeburger Zentrums für Systembiologie (MaCS), welches vom BMBF im Rahmen der FORSYS Initiative unterstützt wird.

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In einer Reaktivdestillationskolonne werden Reaktion und Stofftrennung kombiniert. Dies ist in vielen Fällen sehr wirtschaftlich im Vergleich zu konventionellen Prozessen, bei denen Stofftrennung und Reaktion separat durchgeführt werden. Das dynamische Verhalten von Reaktivdestillationsprozessen ist aber sehr komplex, gerade während des Anfahrvorganges, da sich alle Prozessvariablen zeitlich ändern. Der Anfahrprozess ist von ökologischer und wirtschaftlicher Bedeutung, da das Produkt während dieser Betriebsphase entsorgt werden muss. Innerhalb dieses Projektes soll das Anfahrproblem von Reaktivdestillationskolonnen mit Hilfe geeigneter Regelungsstrategien gelöst werden. Weitere Aufgabenstellungen betreffen das Autotuning von Arbeitspunktreglern und die Reglerstruktursynthese.

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Es wird eine Modellierungs- und Simulationsumgebung für verfahrenstechnische Prozessmodelle hoher Ordnung entwickelt. Das Programmsystem besteht aus dem Modellierungswerkzeug ProMoT und dem Simulator DIANA. ProMoT erlaubt die objektorientierte symbolische Formulierung der Modellgleichungen in graphischer Form oder mit Hilfe der Modellierungssprache MDL. ProMoT verarbeitet die symbolische Modellinformation zu Simulationscode für den Simulator DIANA. Die Modelle werden in C++ implementiert, wobei die standardisierte Schnittstelle CAPE-ESO genutzt wird. In DIANA stehen numerische Methoden zur dynamischen Simulation, nichtlinearen Analyse und Optimierung der Modelle zur Verfügung.

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Miniaturisierte Prozesssysteme spielen eine zunehmend wichtige Rolle in der chemischen, pharmazeutischen und biomedizinischen Industrie. Im Rahmen dieses Teilprojektes werden neue Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologie für die schnelle und kostengünstige Entwicklung neuer chemischer Prozesse untersucht. Dazu wurde in einem ersten Schritt eine flexible Versuchsanlage zur Untersuchung der gekoppelten Transport- und Reaktionsprozesse in Mikrokanälen aufgebaut. Die Untersuchungen konzentrieren sich dabei auf eine heterogen katalysierte Flüssigphasenreaktion. Obwohl diese Klasse von Reaktionen ein hohes Anwendungspotential hat, wurde sie bisher kaum untersucht. Parallel zu den experimentellen Untersuchungen werden geeignete mathematische Modelle entwickelt und anhand von Messdaten validiert. In Kooperation mit dem Lehrstuhl für Mess- und Sensortechnik werden neue Sensoren für die online-Messung des Reaktionsfortschrittes erprobt.

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Chromatographische Prozesse sind Stofftrennverfahren, die beispielsweise zur Herstellung von hochreinen Wirkstoffen in der pharmazeutischen Industrie eingesetzt werden. Neben der klassichen diskontinuierlichen Betriebsweise mit Einzelsäulen kommen in zunehmendem Maße auch kontinuierliche Prozesse insbesondere sogennante Simulated Moving Bed (SMB) Prozesse zum Einsatz. Dazu werden mehrere Säulen zu einem Ring verschaltet, wobei die Positionierung der Zu-und Abläufe zyklisch geändert wird. Meist werden diese SMB- Anlagen ungeregelt betrieben. Eine Änderung in der Konzentration des Ausgangsstoffgemisches führt somit zu einer Änderung der Reinheiten der Endprodukte. Um dieses Defizit zu beheben, soll eine praxistaugliche Regelstrategie entwickelt werden,

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Partikelbildende Prozesse spielen in der chemischen und pharmazeutischen Industrie sowie in der Lebensmitteltechnologie eine wichtige Rolle. Typische Beispiele sind die Kristallisation und die Wirbelschichtsprühgranulation. Wichtige Aufgabenstellungen aus regelungstechnischer Sicht betreffen die Stabilisierung instabiler Betriebszustände und die gezielte Einstellung der gewünschten Produkteigenschaften. Dazu werden moderne modellgestützte Mess- und Regelverfahren entwickelt.

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Das vorliegende Projekt beschäftigt sich mit der populationsdynamischen Modellierung biotechnologischer Prozesse zur Produktion von Impfstoffen in Säuger-Zellkulturen. Als Anwendungsbeispiel wird die Produktion von Influenza A Viren in MDCK Zellen betrachtet. Mit Hilfe der populationsdynamischen Modellierung ist eine differenzierte Betrachtung der Zellpopulation möglich. Neben nichtinfizierten und infizierten Zellen, können letztere beispielsweise hinsichtlich des Infektionsgrades oder anderer zellinterner Größen unterschieden werden. Die entwickelten Modelle dienen einem verbesserten biologischen Verständnis und sollen längerfristig zur rechnergestützten Optimierung der Impfstoffproduktion eingesetzt werden. Experimentelle Untersuchungen zur Validierung der entwickelten mathematischen Modelle werden in der Gruppe von Prof. Reichl am MPI durchgeführt. Das Projekt ist Teil des vom Land Sachsen-Anhalt geförderten Exzellenzschwerpunktes 'Dynamische Systeme in Biologie/Medizin und Prozesstechnik'.

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The interaction of crystal formation and fluid dynamics is considered. An industrial crystallizer for urea production is used as an application example. The project's objectives are the development of reduced models for process control purposes.

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Enantiomers are isomers of extreme relevance in the production of pharmaceuticals and fine chemicals. The objective of this project is to improve the production of pure enantiomers by clever combinations of reaction and separation steps. First promising results were obtained for the combination of racemization reactions and chromatographic separation techniques including SMB, SSR, and elution chromatography.

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Die Kombination von Stofftrennung und Reaktion in einer Reaktivdestillationskolonne ist in vielen Fällen sehr wirtschaftlich im Vergleich zu konventionellen Prozessen, bei denen Stofftrennung und Reaktion in getrennten Apparaten durchgeführt werden. Allerdings ist die Bestimmung optimaler Prozesskonfigurationen und optimaler Betriebsbedingungen bei der Reaktivdestillation aufgrund der großen Komplexität schwierig. Im Rahmen des vorliegenden Projektes werden dazu in enger Zusammenarbeit mit der mathematischen Optimierung geeignete Optimierungsstrategien entwickelt. Schwerpunkte im Rahmen dieses Teilprojektes liegen bei der Auswahl geeigneter Benchmark-Probleme und deren mathematischer Modellierung, der Bestimmung geeigneter Superstrukturen durch physikalische Vorüberlegungen sowie bei der Entwicklung von Shortcut-Methoden und -Modellen. Das Projekt ist Teil der DFG-Forschergruppe 468 "Methods from Discrete Mathematics for the Synthesis and Control of Chemical Processes".

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Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung strukturierter dynamischer Modelle für Membranreaktoren, der Analyse von Membranreaktoren hinsichtlich Prozessführungseigenschaften und der Bewertung unterschiedlicher Membranreaktorkonzepte im Vergleich zu konventionellen Prozessen. Im ersten Schritt wird eine Familie strukturierter Modelle unterschiedlicher Membranreaktoren entwickelt und in Form einer Modellbibliothek im Modellierungswerkzeug ProMoT implementiert. Die entwickelten Modelle werden in einem zweiten Schritt verwendet, um das autonome Reaktorverhalten - z.B. hinsichtlich Stabilität - und das geregelte Prozessverhalten - z.B. hinsichtlich Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit - zu untersuchen. Ein dritter Schritt soll sich mit der Optimierung von Membranreaktoren beschäftigen. Zu lösende Optimierungsaufgaben betreffen dabei die stationäre Prozesssynthese, die instationäre Prozessführung sowie die optimale Versuchsplanung.Das Projekt ist Teil der DFG-Forschergruppe 447 "Membranunterstützte Reaktionsführung".

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Im Rahmen des Projektes wird basierend auf der Theorie quasilinearer partieller Differentialgleichungen 1. Ordnung eine einheitlicher Zugang zur Analyse von integriertenReaktions-Separations-Prozessen entwickelt. Anwendungsbeispiele sind Reaktiv - destillationsprozesse, chromatographische Reaktoren und Membranreaktoren. Mit Hilfe dieser Theorie lassen sich inherente Limitierungen dieser Prozesse bestimmen. Sie kanndaher u.a. für den konzeptionellen Prozessentwurf zum schnellen Screening unterschiedlicher Prozessvarianten genutzt werden. Praktische Anwendungsbeispiele aus dem Bereich der chromatographischen Reaktoren werden gemeinsam mit der Gruppe von Prof. Seidel-Morgenstern untersucht.

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Die Partikelbildung in Wirbelschichten durch Granulation und Agglomeration spielt eine wichtige Rolle bei der Produktion von Lebensmitteln und Pharmazeutika. Das vorliegende Projekt beschäftigt sich mit der modellgestützten Analyse des dynamischen Verhaltens solcher Prozesse. Es konnte gezeigt werden, das diese Prozesse in Verbindung mit einer externen Produktklassierung, wie sie in der Praxis häufig angewendet wird, zu dynamischen Instabilitäten in Form nichtlinearer Oszillationen neigen. Im Rahmen des Projektes werden mögliche Ursachen für dieses Verhalten sowie Strategien zur Stabilisierung untersucht.

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Chemische Produktionsanlagen bestehen im wesentlichen aus Reaktions- und Stofftrennprozessen. Typischerweise wird nur ein Teil der zugeführten Ausgangsstoffe in der Reaktionsstufe in Produkte umgesetzt. Unverbrauchte Ausgangsstoffe werden in nachgeschalteten Stofftrennprozessen von den Reaktionsprodukten abgetrennt und in den Reaktor rezykliert. Eine solche Rückführung ist sowohl aus ökologischer als auch aus ökonomischer Sicht erforderlich. Im Rahmen des Vorhabens wird das nichtlineare Verhalten solcher gekoppelten Reaktor-Separator Netzwerke untersucht werden. Während sich frühere Untersuchungen auf das Verhalten der einzelnen Prozessstufen beschränken, steht hier der Einfluss der Kopplung zwischen unterschiedlichen nichtlinearenProzessstufen im Mittelpunkt des Interesses. Die Untersuchungen leisten somit einen Beitrag zum besseren Verständnis von gekoppelten Prozessstufen mit Rüuckführungen und bilden damit eine wichtige Grundlage für zukünftige Arbeiten zur besseren Prozessgestaltung und Prozessführung von chemischen Produktionsanlagen.

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Das vorliegende Projekt beschäftigt sich mit der dynamischen Modellierung und der Entwicklung neuer Prozessführungsstrategien für einen Prozess zur Herstellung von Hochdruck-Polyethylen mit niedriger Dichte (LDPE-low density polyethylene) in einem Rohrreaktor.Der Reaktor wird bei sehr hohen Drücken von 1000-3500 atm betrieben und ist sehr lang. Typische Längen liegen im Bereich 500-2500 m. Die Polymerisation ist stark exotherm. Im Einzelnen werden derzeit folgende Fragestellungen untersucht: mathematische Modellierung des Reaktors inklusive Anlagenperipherie, effiziente dynamische Computersimulation des resultierenden hochdimensionalen Modellgleichungssystems, Analyse von Stabilität und Eindeutigkeit stationärer Betriebszustände sowie effiziente Durchführung von Spezifikations- und Produktwechseln.

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Die Kristallisation ist ein in der Verfahrenstechnik weit verbreiteter Prozess zur Herstellung kristalliner Feststoffe und deren Aufreinigung. Aufgrund der komplexen Anlagenstruktur, die sich zum Beispiel aus der Benutzung einer zusätzlichen Feinkornauflösung ergibt, kann der Prozess unter gewissen Bedingungen instabil werden. Zur Stabilisierung, Verbesserung der Produkteigenschaften und Reduzierung der Empfindlichkeit gegenüberStörungen bietet sich die Verwendung einer Regelung an. Ziel des Projektes ist dabei der Entwurf und die experimentelle Verifikation eines geeigneten Reglers. Zur Anwendung sollen hierbei insbesondere modellgestützte Verfahren der Regelungstechnik kommen.

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Im Projektverbund mit den unten genannten Partnern werden Modelle von PEM-Brennstoffzellen, -stacks und -systemen auf unterschiedlichen Größenskalen entwickelt, von der Feinstrukturskala über die Zell- und Stackskala bis zur Systemskala. Die Modelle werden zur Systemanalyse, zur Prozessgestaltung und zur Prozessführung eingesetzt. Die Arbeiten des MPI verfolgen zwei Hauptziele. Zum einen sollen, ausgehend von den detaillierten Modellen der Projektpartner, reduzierte Modelle niedriger Ordnung von Brennstoffzellenstacks und Gesamtsystemen entwickelt werden. Diese Modelle sollen sich mit vergleichsweise geringem Rechenaufwand auch in Echtzeit lösen lassen. Sie eignen sich daher zur Bearbeitung von Prozessführungsaufgaben, z.B. zur Regelung oder Online-Diagnose von Brennstoffzellensystemen. Das zweite Ziel ist die Aufklärung von Mechanismen, die in Brennstoffzellensystemen zu Instabilitäten führen können. Solche Instabilitäten werden experimentell beobachtet, ihre Ursachen sind aber noch nicht hinreichend geklärt

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Die Schmelzkarbonatbrennstoffzelle (MCFC) ist ein hoch integrierter Prozess, deren Verhalten von zahlreichen Wechselwirkungen unterschiedlicher physikalisch-chemischer Prozesse bestimmt wird. Derzeit erfolgt der Betrieb von MCFC-Systemen hauptsächlich auf Basis empirischen Wissens. Im Rahmen dieses Projektes sollen modellbasierte Prozessführungsstrategien entwickelt werden, die die Effizienz und Sicherheit von MCFC-Systemen erhöhen. Das Projekt gliedert sich in die drei Bereiche Modellentwicklung, Modellanalyse und Prozessführung. Im ersten Schritt werden Modelle entwickelt, die sich als Grundlage für das modellbasierte Regelverfahren eignen. Da örtlich verteilte bilanzbasierte Modelle für diesen Zweck zu kompliziert und rechenzeitintensiv sind, werden mit Hilfe von POD-Methoden reduzierte Modelle abgeleitet. Im zweiten Schritt werden die Modelle verwendet, um für die Prozessführung wichtige Systemeigenschaften wie Stabilität, Steuerbarkeit oder Beobachtbarkeit zu untersuchen. Im dritten Schritt werden auf Basis der reduzierten Modelle Prozessführungsstrategien entwickelt und in experimentellen Studien getestet.

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Die Prozessführung von simulierten Gegenstrom-Adsorbern (Simulated Moving Bed Chromatographs, SMB) ist immer noch eine Herausforderung für Regelungstechniker. In der Regelung von Destillationskolonnen sind erste Erfolge bei der echtzeitfähigen Implementation von nichtlinearen modellprädiktiven Reglern zu verzeichnen. Übliche Modelle für SMB besitzen jedoch eine zu hohe differentielle Ordnung für eine echtzeitfähige nichtlineare Optimierung. Für beide Prozessklassen - Destillationskolonnen und Adsorber - lassen sich jedoch reduzierte Modelle formulieren, die auf nichtlienaren Wellenphänomenen basieren. Diese Modelle haben eine sehr niedrige Ordnung und bilden dennoch die wesentlichen Phänomene der Stofftrennung ab. Bei Destillationskolonnen sind bereits Regelungskonzepte basierend auf diesen reduzierten Modellen bekannt. Innerhalb dieses Projektes sollen jetzt die Erfahrungen aus der Destillation auf die Chromatographie übertragen und für die Regelung geeignete Wellenmodelle entworfen werden.

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Im Rahmen dieses Projektes wird zurzeit eine anlagenweite Prozessführungsstrategie für eine nach dem Monsanto-Verfahren arbeitende Anlage zur Essigsäureproduktion in Sewerodonetsk, Ukraine entwickelt (in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Automatisierungstechnik/Modellbildung).

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Die Kombination von Stofftrennung und Reaktion in einer Reaktivdestillationskolonne ist in vielen Fällen sehr wirtschaftlich im Vergleich zu konventionellen Prozessen, bei denen Stofftrennung und Reaktion in getrennten Apparaten durchgeführt werden. Während sich die apparative Integration von Stofftrennung und Reaktion in Bezug auf die stationäre Betriebsweise vorteilhaft auswirkt, führt sie gleichzeitig aber auch zu einem komplexeren dynamischen Verhalten. Charakteristische Phänomene, die in der Praxis Problemebereiten können, sind Instabilitäten oder Ein- und Ausgangsmehrdeutigkeiten. Zentrale Zielsetzung dieses Projektes ist ein fundamentales Verständnis solcher Phänomene und ihrer physikalischer Ursachen. Dieses Wissen bildet die Grundlage für weiterführende Untersuchungen zur Prozessführung.

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Für die Entwicklung leistungsfähiger Konzepte zur Prozessführung werden mathematische Modelle geringer Komplexität benötigt.Zentrale Zielsetzung des Teilprojektes ist die systematische Erschließung und Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur Herleitung und Validierung solcher reduzierter Modelle für die Prozessführung. Dabei werden physikalisch motivierte Ansätze für die Modellreduktion auf der Basis nichtlinearer Wellenphänomene betrachtet. Die Untersuchungen im Rahmen der beiden vorangegangenen Förderphasen konzentrieren sich zum einen auf die Stofftrennprozesse Destillation und Adsorption sowie Festbettreaktoren als Vertreter der Reaktionsprozesse. Im dritten Antragszeitraum sollen nun aufbauend auf den bisher gewonnenen Ergebnissen kombinierte Stofftrenn- und Reaktionsprozesse mit reversiblen chemischen Reaktionen betrachtet werden. Als Anwendungsbeispiele stehen dabei Reaktivdestillationsprozesse, sowie chromatographische Festbett- und Gegenstromreaktoren im Mittelpunkt des Interesses. Obwohl solche Prozesse wirtschaftlich äußerst attraktiv sein können, gibt es bisher nur wenige Untersuchungen zu deren dynamischem Verhalten. In einer grundlegenden Prozessanalyse ist zunächst zu klären, für welche Reaktionssysteme unter welchen Betriebsbedingungen welche charakteristischen Wellenphänomene auftreten können. In einer grundlegenden Prozessanalyse ist zunächst zu klären, welche charakteristischen Wellenphänomene, in Abhängigkeit von dem betrachteten Reaktionssystem und den Betriebsbedingungen, auftreten können. Auf der Basis des daraus resultierenden vertieften Prozessverständnisses sind in einem zweiten Schritt geeignete Ansätze zur Modellreduktion auf Basis der beobachteten Wellenphänomene zu entwickeln und an praktischen Anwendungsbeispielen zu validieren. Ziel der Untersuchungen ist es, eine möglichst einheitliche Theorie zur qualitativen und quantitativen Beschreibung des dynamischen Verhaltens der unterschiedlichen Prozesse zu entwickeln.

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Die Kombination von Stofftrennung und Reaktion in einer Reaktivdestillationskolonne ist in vielen Fällen sehr wirtschaftlich im Vergleich zu konventionellen Prozessen, bei denen Stofftrennung und Reaktion in getrennten Apparaten durchgeführt werden. Allerdings ist die Bestimmung optimaler Prozesskonfigurationen und optimaler Betriebsbedingungen bei der Reaktivdestillation aufgrund der großen Komplexität schwierig. Im Rahmen des vorliegenden Projektes werden dazu in enger Zusammenarbeit mit der mathematischen Optimierung geeignete Optimierungsstrategien entwickelt. Schwerpunkte im Rahmen dieses Teilprojektes liegen bei der Auswahl geeigneter Benchmark-Probleme und deren mathematischer Modellierung, der Bestimmung geeigneter Superstrukturen durch physikalische Vorüberlegungen sowie bei der Entwicklung von Shortcut-Methoden und -Modellen.

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Mathematische Modelle verfahrenstechnischer Prozesse haben sich weitgehend als nützliche Werkzeuge für die Prozessentwicklung und Prozessführung durchgesetzt. Die Entwicklung und Implementierung neuer Modelle ist aber immer noch schwierig und zeitaufwendig. Eine starke Modularisierung komplexer Modelle kann die Modellentwicklung vereinfachen und beschleunigen. Moderne Modellierungswerkzeuge wie ProMoT unterstützen eine solche hoch strukturierte Modellformulierung. Um von den Eigenschaften solcher rechnergestützten Modellierungswerkzeuge profitieren zu können, ist ein theoretisches Grundkonzept notwendig, das als Grundlage für den Strukturierungsprozess dient. Die Netzwerktheorie verfahrenstechnischer Prozesse (E.D. Gilles (1998). Chem. Engng. Technology 21, 121-132) ist ein solches Konzept, das die einheitliche Beschreibung unterschiedlicher Arten verfahrenstechnischer Prozesse erlaubt. Die Netzwerktheorie wird derzeit zur Strukturierung von Membranreaktormodellen und Brennstoffzellenmodellen verwendet.

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Exotherme Reaktionen in katalytischen Festbettreaktoren können unter transienten Bedingungen zu überadiabaten Temperaturerhöhungen ("hot spots") führen. In den letzten Jahren wurden unterschiedliche Reaktorkonzepte entwickelt, die diesen Effekt nutzen, um schwach exotherme Reaktionen mit geringem Energieaufwand durchführen zu können. Im Rahmen dieses Projekts wird ein autonom periodischer Prozess entwickelt, der keine externe Anregung benötigt und auf dem Prinzip der zirkulierenden Reaktionszonen beruht. Solche zirkulierenden Reaktionszonen können in katalytischen Festbetten durch geeignete thermische Rückführungen erzeugt werden. In einem Vorläuferprojekt konnte die Funktionsweise des Prinzips am Beispiel der Totaloxidation von Kohlenwasserstoffen nachgewiesen werden. Im jetzigen Projekt soll das Prinzip auf neue Reaktortypen und komplexere Reaktionen übertragen werden.

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