LEITER DER FACHGRUPPE

Prof. Dr.-Ing. Kai Sundmacher
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Process Systems Engineering

Technische Systeme stetig steigender Komplexität verändern unsere Umwelt in einem tiefgreifenden Ausmaß. Die Forschung an diesen Systemen muss dazu beitragen, eine die zentrale Frage zu beantworten: Wie können die Ressourcen der Erde in Zukunft nachhaltig genutzt werden?

Vision

In den vergangenen Jahrzehnten wurden kontinuierlich Fortschritte bei der Steigerung der Produktivität, der Selektivität und der Nachhaltigkeit von chemischen und biotechnologischen Produktionsprozessen erzielt. Um den Herausforderungen der Zukunft gerecht zu werden, sind neue Durchbrüche im Bereich der Systemverfahrenstechnik notwendig, um bestehende Prozesse drastisch zu intensivieren, neuartige Prozesse für die Synthese von Chemikalien und die Umwandlung von Energie zu identifizieren, den Übergang von fossilen Brennstoffen zu erneuerbaren Energien voranzutreiben, den Kohlenstoffkreislauf zu schließen, um Umwandlungswirkungsgrade signifikant zu erhöhen sowie um neue Funktionalitäten in Materialien und Produkte zu integrieren.

Zu diesem Zweck müssen neue wissenschaftlich fundierte prozesstechnische Lösungsansätze entwickelt werden, die in der Lage sind, die inhärent hierarchische Struktur von Produktionssystemen adäquat zu berücksichtigen. Wenn es Ingenieuren gelänge, alle beteiligten Prozessebenen simultan zu berücksichtigen, d.h. von der molekularen Ebene bis hin zur Anlagenebene, könnten höchst effiziente Prozesse entworfen werden.  Einem mehrstufigen Designablauf müssen nicht nur hocheffiziente thermodynamische und kinetische Modelle zugrunde liegen, er muss weiterhin durch den Gebrauch experimenteller Daten aus verschiedenen Ebenen der Prozesshierarchie validiert und parametrisiert werden.  Experimentelle Daten sind unverzichtbar, um zwischen konkurrierenden Modellen zu unterscheiden, um Modelle zu identifizieren und um Unsicherheiten von Modellvorhersagen zu quantifizieren.  Nur durch eine enge Verknüpfung von mathematischen Prozessmodellen mit experimentellen Daten kann ein erweitertes quantitatives Verständnis komplexer Prozesssysteme erreicht werden, um neue Wege zu eröffnen, die Ergebnisse der Grundlagenforschung in industrielle Anwendungen umzusetzen.

Ferner verfügen natürliche lebende Systeme über einzigartige Eigenschaften, die bisher von technischen Systemen nicht gezeigt werden, z.B. die Fähigkeit der Selbstreplikation von Zellen, die selbständige Anpassungsfähigkeit lebender Zellgemeinschaften an große Störungen der Umweltbedingungen oder die hohe Selektivität vieler Enzyme, die innerhalb komplexer metabolischer Reaktionsnetzwerke als Katalysatoren fungieren. Auf lange Sicht wäre es wünschenswert, einige der Funktionsprinzipien biologischer Systeme nachzuahmen, um zu verstehen, wie sie genau funktionieren und um das Methodenrepertoire der Prozesstechnik mit neuen „Werkzeugen“ anzureichern.  Dies könnte Realität werden, wenn die Ansätze der Prozesstechnik erfolgreich  mit Ansätzen der synthetischen Biologie kombiniert werden können.

Mission

Die oben skizzierte Vision bildet die Grundlage der Forschungsstrategie unserer PSE-Gruppe.  Mathematische Methoden, neuartige Designansätze und experimentelle Validierungstechniken werden miteinander kombiniert. Eine Kernkompetenz unserer Gruppe bilden das Verständnis und die Modellierung der Dynamik von komplexen Produktionsprozessen sowie die Synthese von Prozessen der geeigneten Funktionseinheiten.  In den letzten Jahren haben wir unsere Kompetenz in diesen Richtungen durch die Integration neuer theoretischer Konzepte und herausfordernder Verfahrensbeispiele einschließlich chemischer Produktionssysteme, Energieumwandlungssysteme und biologischer Produktionssysteme kontinuierlich ausgebaut.

Unser Designkonzept, die Methodik der Elementaren Prozessfunktionen (EPF), bildet das Dach für alle Forschungsaktivitäten unserer PSE-Gruppe.  Sie wurde schrittweise ausgebaut und in verschiedene Richtungen entwickelt. Die wichtigsten und neuesten Errungenschaften beinhalten: (1) Integration von molekularen Entscheidungsvariablen, (2) Einbeziehung mikrokinetischer Reaktionsnetzwerke, (3) Berücksichtigung von Unsicherheiten von Modellparametern und Prozesseingangsgrößen, (4) optimale Auslegung und optimalen Betrieb von mehrdimensionalen Partikelprozessen, (5) Integration der optimalen Reaktorgestaltung in die anlagenweite Optimierung, (6) Multikriterielle Prozessoptimierung, (7) Identifizierung optimaler Prozessdesigns für chemische Energiewandlungssysteme, und (8) optimale Gestaltung biotechnologischer Produktionssysteme.

 
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