Membrantrennverfahren gewinnen in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten zunehmend an technischer Bedeutung. Vielfach scheitert aber ein Einsatz dieser Verfahren an einem Mangel an Informationen ueber ihre Leistungsfaehigkeit unter ingenieurmaessigen Gesichtspunkten. Mit dem Ziel, einen allgemeinen Ueberblick ueber die weltweit verfuegbaren Module fuer verschiedene Membrantrennverfahren zu geben und deren Leistungsfaehigkeit bei der Filtration verschiedener praxisrelevanter Stoffsysteme zu beschreiben, wurde im Arbeitsbereich Apparatebau an der TU Hamburg-Harburg eine Datenbank mit dem Namen 'Module Data Base' aufgebaut. Der Inhalt dieser Datenbank geht ueber die in den Broschueren der Hersteller genannten Informationen weit hinaus. Den im Membrantrennanlagenbau taetigen Ingenieuren und Fachleuten wird somit ein Werkzeug an die Hand gegeben, um aus dem Gesamtspektrum der weltweit verfuegbaren Module diejenigen auszuwaehlen, die fuer den speziellen Anwendungsfall als geeignet erscheinen. Die Datenbank enthaelt zur Zeit ueber 2800 Datensaetze, die durch regelmaessigen Kontakt zu den Herstellern und durch die Auswertung neuer Literaturquellen staendig aktualisiert werden. Zur Qualitaetssicherung werden neu eingetragene Datensaetze dem jeweiligen Hersteller zur Ueberpruefung vorgelegt.
Unter thermischen Trennverfahren versteht man die Destillation, Rektifikation, Extraktion, Adsorption, Absorption und die Chromatographie. Diese Verfahren werden eingesetzt fuer: - die Trennungen von fluessigen Substanzgemischen bestehend aus organischen und anorganischen Loesungsmitteln und Wasser, - die Reinigung fester Stoffe (z.B. Mutterboeden) von fluechtigen Substanzen - die Trennung nicht-fluechtiger biologischer Substanzen sowie fuer die Abluftreinigung. Fuer diese Trennverfahren koennen die notwendigen Grunddaten ermittelt, Verfahrensvarianten im Computer simuliert und ein RI-Fliessbild erzeugt werden. Weiterhin stehen experimentelle und theoretische Methoden zur Bestimmung der Fluechtigkeit von reinen Stoffen oder Gemischen zur Verfuegung. Anwendungsbereiche: Eine moegliche Anwendung liegt z.B. in der Berechnung des maximal moeglichen MAK-Wertes in geschlossenen Raeumen.
In der Prozessindustrie sind die Anforderungen an die Verfahren wie preiswertes Design und umweltschonenden Betrieb vielseitig, und teilweise auch gegenläufig. Hierdurch steigt der Bedarf an flexibleren Produktionsanlagen, um den steigenden Anforderungen bezüglich der schnell wechselnden Marktanforderungen und der Umweltverträglichkeit gerecht zu werden. Ressourcenschonung und Reduzierung der Umweltbelastung sind Ziele, die die gängigen Verfahren aufgrund der sich ändernden Umweltauflagen (Reinheit der Gasemission) an die Grenzen der Wirtschaftlichkeit bringen. Die Reaktivabsorption und die anschließende Desorption stellt durch die Kombination von Stofftrennung und chemischer Reaktion in Mehrkomponentensystemen ein sehr komplexes Verfahren mit einem hohen Optimierungspotential dar. Dies gilt insbesondere für die im Rahmen des Forschungsprojektes zu untersuchende Ammoniak-Schwefelwasserstoff-Kreislaufwäsche zur Reinigung von Kokereiabgasen. Bei diesem industriell relevanten und hier exemplarisch ausgewählten Prozess basiert der konventionelle Betrieb integrierter Kolonnensysteme auf der vorherigen Auslegung für einen konstanten Betriebspunkt. In der Realität ändern sich jedoch die Randbedingungen, so dass die Prozesse am vorgegebenen Betriebspunkt nicht optimal betrieben werden können. Hier liegt die besondere wissenschaftliche Herausforderung bezüglich der Online-Optimierung, die Umweltrestriktionen sowie alle Produktanforderungen unter den gegebenen Anlagenbegrenzungen und den sich ändernden Echtzeit-Randbedingungen zur Minimierung der Betriebskosten gleichzeitig einzuhalten. Im Rahmen des Forschungsvorhabens wird eine Methodik zur Online Optimierung entwickelt und an einer realen Anlage (AS-Kreislaufwäsche) im Pilotmaßstab erprobt und bewertet. Als Ergebnis ist ein effizientes robustes Online-Optimierungssystem zur Ermittlung optimaler Prozessführungsstrategien für dynamische nichtlineare große Systeme unter Echtzeit-Randbedingungen zu erwarten. Die zu entwickelnde Methodik der Online-Optimierung ist allgemeingültig und soll für die Optimierung anderer Prozesse übertragbar sein.
Die Separation (Phasentrennung) eines in einer horizontalen Rohrleitung (Pipeline) stroemenden zwei- oder mehrphasigen Gemisches erfolgt abhaengig von den entstehenden Stroemungsformen durch eine geeignete apparative Anordnung, Dimensionierung und Formung von Rohrabzweigungen. Die bisherige Praxis der mechanischen Trennung von Mehrphasengemischen benutzt ueberwiegend schwere voluminoese Behaelter mit umfangreichen Einbauten, die insbesondere bei hohen Druecken sehr kosten- und wartungsintensiv sind. Bei der neuen Entwicklung erfolgt die Phasentrennung waehrend der Foerderung des Gemisches in Rohren. Mehrphasige stroemende Gemische koennen nach der Trennung durch Anhebung des Druckes der separierten Komponenten weiter gefoerdert werden. Der befuerchtete Wasserschlag in einem stroemenden Gas-Fluessigkeitsgemisch kann durch zeitweiligen Entzug der leichteren Phase verhindert werden.
Sehr haeufig werden fuer die Rektifikation Fuellkoerperkolonnen eingesetzt. Fuer die Dimensionierung dieser Kolonnen muss der Stoffdurchgangskoeffizient bekannt sein, der sich aus den Stoffuebergaengen auf der Dampf- und Fluessigkeitsseite berechnen laesst. Mit den hierfuer bekannten Gleichungen erhaelt man Werte, die erheblich von den gemessenen Werten abweichen. Im Labor fuer thermische Verfahrenstechnik der Technischen Fachhochschule Berlin wird an einer Versuchskolonne der Stoffdurchgang fuer Zwei- und Dreikomponentensysteme ermittelt.
In dem Forschungsvorhaben werden bestehende Gebaeude mit Hilfe einer zweistufigen Methodik oekologisch bewertet. Zuerst werden mit Hilfe einer Datenbank typische Wand-, Decken- und Dachkonstruktionen bezogen auf 1 m2 Konstruktionsflaeche quantitativ erfasst. Diese werden anschliessend mit den Gebaeudedaten der zu bewertenden Wohngebaeude verknuepft. In der zweiten Stufe wird eine Bewertungsmatrix fuer das Gebaeude erstellt, die Werte fuer eine oekologische Belastung in der Herstellungs- und Betriebsphase und qualitative Aussagen zu Trennbarkeit, Recyclingfaehigkeit etc. enthaelt.
Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.
Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.
Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 969 |
| Europa | 49 |
| Kommune | 3 |
| Land | 35 |
| Weitere | 2 |
| Wirtschaft | 13 |
| Wissenschaft | 463 |
| Zivilgesellschaft | 106 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 967 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 2 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 3 |
| Offen | 969 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 924 |
| Englisch | 104 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 14 |
| Keine | 494 |
| Webseite | 467 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 654 |
| Lebewesen und Lebensräume | 637 |
| Luft | 454 |
| Mensch und Umwelt | 972 |
| Wasser | 469 |
| Weitere | 970 |