Surrogatmodelle

Aus mathematischer Sicht bestehen Simulationen chemischer Produktionsprozesse im Lösen von großen nichtlinearen Gleichungssystemen. Die Lösungsmenge – aus Prozesssicht das mögliche Betriebsfenster einer Anlage – ist dabei a priori nicht bekannt, sondern in der Struktur des Gleichungssystems verborgen. Hier sollen KI-Methoden eingesetzt werden, um zunächst die Lösungsmenge des Gleichungssystems zu lernen. Diese stellt das Betriebsfenster des Produktionsprozesses dar. Mit dieser Kenntnis wird es dann möglich sein, erheblich bessere Anlagendesigns und Betriebsstrategien als bisher zu identifizieren.

Ansprechpartner: PD Dr. Michael Bortz, ITWM

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Michael Bortz, Fraunhofer ITWM