2021-07-01  –  2025-06-30

183.208,14 EUR

Universität Duisburg-Essen - Fakultät für Ingenieurwissenschaften - Lehrstuhl für Fluiddynamik, Duisburg, Nordrhein-Westfalen

03EE5069I

Konventionelle Kraftwerkstechnik - Komponentenentwicklung [EA1312]

01232326/1  –  TurboGruen - Turbomaschinen für Energiespeicher und grüne Brennstoffe

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE5)

Energie

Ziel des Projektes ist die Bereitstellung und Validierung eines Simulationswerkzeuges, mit dem Schadstoffemissionen (CO, NO) für sehr unterschiedliche Verbrennungssysteme mit verschiedenen Brennstoffgemischen (Methan, Wasserstoff bis 100%) effizient und genau vorhergesagt werden können. Dieses Werkzeug soll auf Methoden und Ansätzen aufsetzen, mit denen die Siemens AG in der Brennkammerentwicklung bereits über weitreichende Erfahrung verfügt, insbesondere bei der Vorhersage von Flammenstabilisierung, Schadstoffemission, Wärmebelastung und des Temperaturprofils am Turbineneintritt. Das beantragte Projekt soll daher LES-Methoden in OpenFOAM nutzen, für die bereits Siemens-spezifische Entwicklungen an verschiedenen Universitäten durchgeführt wurden – insbesondere auch an der Universität Duisburg-Essen (UDE). Eine wesentliche Beschleunigung soll erreicht werden, indem Methoden des Machine-Learning (ML, z.B. Neuronale Netze) eingesetzt werden, um die chemischen Mechanismen und Reaktionsrate zu beschreiben. Ausgehend von verschiedenen DFG- und Siemens/BMWi-Projekten (z.B. Clean Energy Center) soll dieses AG-Turbo-Projekt zuverlässige, genaue, flexible und rechenzeiteffiziente LES-Berechnungswerkzeug zur Vorhersage von Schadstoffemissionen entwickeln und validieren. Zusätzlich sollen die gewonnenen Erfahrungen und Methoden auch für die Star Software verfügbar gemacht werden.