Vorhersage von Mischungen im computergestützten Molekül- und Prozessdesign
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Ziel von integriertem Molekül- und Prozessdesign (CAMPD) ist es, optimale Prozessmaterialien zusammen mit der optimalen Prozesskonfiguration zu finden. Beispiele für Prozessmaterialien, die die Leistung des Prozesses erheblich beeinflussen, aber nicht in den Feedoder Produktströmen vorkommen, sind die Arbeitsfluide in Wärmepumpen, Kältemittel und Lösungsmittel in Prozessen wie der Gasabsorption. Um die Moleküle in solchen Prozessen zu optimieren, sind prädiktive Modelle für thermodynamische Eigenschaften erforderlich. Diese Modelle sollten dabei den gesamten molekularen Designraum abdecken. In diesem Projekt werden hierzu zwei Modellierungsansätze, homosegmentierte und heterosegmentierte Gruppenbeitragsmethoden, miteinander verglichen und im Hinblick auf ihre Anwendbarkeit für CAMPD von Gemischen erweitert. Bei homosegmentierten Gruppenbeitragsmethoden besteht die Herausforderung in der Vorhersage von binären Wechselwirkungsparametern, die für eine genaue Vorhersage des thermodynamischen Verhaltens von Mischungen erforderlich sind. Heterosegmentierte Gruppenbeitragsmethoden versprechen eine bessere Beschreibung von Gemischen, da die Heterogenität der Moleküle auf einer feineren Ebene aufgelöst wird. Die Herausforderung besteht hier in der Repräsentation der diskreten Molekülstruktur in einem Optimierungsproblem. Beide Modellierungsansätze sind in einem CAMPD Framework implementiert und für den Entwurf von Arbeitsfluidgemischen für Organic Rankine Cycles erfolgreich demonstriert. Das Framework erlaubt nun die Lösung des Designproblems für beliebige Prozessmodelle. Insgesamt leistet dieses Projekt einen Beitrag, die thermodynamischen und die methodischen Grundlagen der integrierten Molekül- und Prozessoptimierung für Mischungen zu verbessern, um effizientere und damit nachhaltigere Prozesslösungen zu finden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Molecule superstructures for the integrated design of processes and molecules, Thermodynamik-Kolloquium 2022, Chemnitz
P. Rehner, J. Schilling & A. Bardow
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FeOs: An Open-Source Framework for Equations of State and Classical Density Functional Theory. Industrial & Engineering Chemistry Research, 62(12), 5347-5357.
Rehner, Philipp; Bauer, Gernot & Gross, Joachim
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From molecules to phase diagrams: Three ways of predicting mixture properties using PC-SAFT, 16th International Conference on Properties and Phase Equilibria for Product and Process Design (PPEPPD) 2023
P. Rehner
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Large-scale parametrization of binary VLE using PC- SAFT, Thermodynamik-Kolloquium 2023, Hannover
P. Rehner, A. Bardow & J. Gross
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Modeling Mixtures with PCP-SAFT: Insights from Large-Scale Parametrization and Group-Contribution Method for Binary Interaction Parameters. International Journal of Thermophysics, 44(12).
Rehner, Philipp; Bardow, André & Gross, Joachim
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Molecule design beyond group counts – Integrated design of processes and molecule superstructures, 33rd European Symposium on Computer-Aided Process Engineering (ESCAPE) 2023
P. Rehner, J. Schilling & A. Bardow
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Molecule superstructures for computer-aided molecular and process design. Molecular Systems Design & Engineering, 8(4), 488-499.
Rehner, Philipp; Schilling, Johannes & Bardow, André
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Speaking the language of molecules: How natural language processing can predict PC-SAFT parameters, 16th International Conference on Properties and Phase Equilibria for Product and Process Design (PPEPPD) 2023
B. Winter, P. Rehner, J. Schilling & A. Bardow
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Computer-aided mixture design using molecule superstructures. Computers & Chemical Engineering, 201, 109232.
Rehner, Philipp; Schilling, Johannes & Bardow, André
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Understanding the language of molecules: predicting pure component parameters for the PC-SAFT equation of state from SMILES. Digital Discovery, 4(5), 1142-1157.
Winter, Benedikt; Rehner, Philipp; Esper, Timm; Schilling, Johannes & Bardow, André
