Forschung

Intensivierung von dynamischen Crossflow-Filtrationsprozessen in der Lebensmittelindustrie mittels hybrider digitaler Zwillinge

Das Verfahren der Crossflow-Filtration (CF) ist in der Lebensmittelindustrie seit Langem Stand der Technik und wird z.B. in der Milchverarbeitung intensiv genutzt. Durch die tangentiale Überströmung der Membran mit hoher Geschwindigkeit wird die Bildung eines Filterkuchens weitgehend vermieden. Eine Weiterentwicklung der Crossflow-Technologie ist die dynamische Crossflow-Filtration (DCF). Durch auf zwei Achsen überlappend angeordneten, rotierenden Membranscheiben ist bei diesem Verfahren eine hohe Aufkonzentrierung des Retentatstroms möglich. Bisher werden die Prozess- und Reinigungsparameter bei industriellen Anlagen häufig nach wenigen Experimenten eingestellt und die Anlagen dann nach festen Rezepten gefahren, sodass das Potenzial der Anlagen nicht vollständig ausgeschöpft wird.

In diesem Projekt sollen deshalb hybride digitale Zwillinge zur Optimierung der Produktionsprozesse zweier bestehender CF- bzw. DCF-Anlagen entwickelt werden. Die hybriden digitalen Zwillinge werden aus einer Kombination verschiedener Modelle bestehen, die zusammen das Anlagenverhalten möglichst vollständig abbilden sollen. Mechanistische Modelle, d.h. Modelle auf Basis physikalischer und chemischer Grundzusammenhänge, werden dabei ergänzt durch datengetriebene Modelle, die historische Daten aus dem Anlagenbetrieb verwenden. Ein Algorithmus soll die Modelle zur Optimierung der Prozessparameter in Echtzeit nutzen.

Die mechanistischen Modelle werden in der Simulationssoftware COMSOL Multiphysics erstellt, für weitere Programmierungen wird Matlab und Python verwendet. Außerdem soll ein Labor-DCF-System mit automatisierter Datenaufzeichnung am IFG aufgebaut werden, das zur experimentellen Validierung der Modelle unter Benutzung verschiedener Feedströme (Wein, Hühnerbrühe) sowie zur Untersuchung extremer Prozessbedingungen zur Verfügung steht.