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Projekt
Stochastische Modellierung mehrdimensionaler Partikeleigenschaften mit parametrischen Copulas zur Untersuchung mikrostruktureller Effekte bei der Fraktionierung von Feinstpartikelsystemen
Antragsteller
Professor Dr. Volker Schmidt
Fachliche Zuordnung
Mechanische Verfahrenstechnik
Förderung
Förderung von 2017 bis 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 381447825
In diesem Projekt werden die mathematischen Analyse- und Modellierungsverfahren, die in der 1. Förderperiode des SPP 2045 entwickelt wurden, auf Mess- bzw. Bilddaten für Partikelsysteme angewendet, die von Partnergruppen im Rahmen des SPP 2045 untersucht werden. Außerdem werden die Verfahren weiterentwickelt, welche die Güte des Trennerfolgs bzw. Zusammenhänge zwischen mehrdimensionalen Partikelmerkmalen und trennrelevanten physikalischen Kenngrößen quantifizieren. Darüber hinaus wird ein stereologisches Prognosemodell entwickelt, um aus 2D Schnitten von Partikelsystemen, die Beschaffenheit der 3D Partikel zu bestimmen. Insbesondere sollen die folgenden Aufgabestellungen bearbeitet werden. Die bisher entwickelten Verfahren zur Extraktion der Partikel aus CT Bilddaten, zur parametrischen Modellierung von multivariaten Partikelmerkmal-Verteilungen, zur Charakterisierung der stofflichen Partikelzusammensetzung aus CT Daten bzw. zur Quantifizierung des Trennerfolgs werden auf weitere Partikelsysteme angewendet und dabei ggf. modifiziert. Hierfür wird der Workflow, bestehend aus der automatisierten Extraktion der Partikel aus CT Daten und der anschließenden Bestimmung multivariater Merkmalverteilungen der Partikel, auf Partikelsysteme vor und nach dem Durchlaufen von Fraktionierungsverfahren angewendet. Dadurch wird der (schwierige) direkte Vergleich von CT Daten auf den Vergleich von Merkmalverteilungen der Partikel in Aufgabegut bzw. Trennprodukt reduziert. Anschließend werden Erfolgsmaße, wie die Reinheit und Ausbeute, bestimmt, um die Güte von Fraktionierungsverfahren zu analysieren und zu vergleichen. Ein weiteres Projektziel ist die Quantifizierung von Zusammenhängen zwischen Partikeleigenschaften und Trennerfolg mittels stochastischer 3D Partikelmodelle, d.h. durch „digitale Zwillinge“, die die Form und innere Struktur der Partikel beschreiben. Diese Modelle erlauben darüber hinaus die Generierung eines breiten Spektrums von virtuellen, jedoch realistischen Partikeln mit unterschiedlichen Merkmalverteilungen. Diese werden den Partnergruppen in Form einer Partikeldatenbank für die numerische Simulation von Sink- und Strömungsprozessen zur Verfügung gestellt. Durch die Korrelation der Simulationsergebnisse mit multivariaten Merkmalverteilungen des jeweiligen Aufgabeguts, werden Zusammenhänge zwischen Partikeleigenschaften und dem Trennerfolg bestimmt. Darüber hinaus wird ein stereologisches Prognosemodell entwickelt, das es ermöglicht, aus 2D Schnitten von 3D Partikelsystemen, die z.B. mittels REM vermessen werden, die multivariaten Merkmalverteilungen der 3D Partikel zu bestimmen. Hierfür werden die obengenannten stochastischen (Einzel-) Partikelmodelle zu einem Modell für räumlich dispergierte Partikelsysteme erweitert. Durch die Generierung einer Vielzahl an virtuellen 3D Partikelsystemen werden neuronale Netze trainiert, mit denen aus 2D Schnitten der betrachteten Partikelsysteme, die Beschaffenheit der 3D Partikel bestimmt werden kann.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
