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Thesis

Rechnergestützte Modellierung, Analyse und Führung von Membranreaktoren und Brennstoffzellen

MPS-Authors
/persons/resource/persons86397

Mangold,  M.
Process Synthesis and Process Dynamics, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society;

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Citation

Mangold, M. (2006). Rechnergestützte Modellierung, Analyse und Führung von Membranreaktoren und Brennstoffzellen. Habilitation Thesis, Otto-von-Guericke-Universität, Magdeburg.


Cite as: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-9A42-4
Abstract
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der modellgestützten Analyse und Prozessführung von Membranreaktoren und Brennstoffzellen. Sie gliedert sich in drei Teile.
Inhalt des ersten Teils sind Methoden zur rechnergestützten Modellierung der betrachteten Prozesse. Es wird ein Strukturierungskonzept weiterentwickelt, das eine einheitliche Strukturierung verfahrenstechnischer Prozessmodelle unterhalb der Ebene der Grundoperationen zulässt. Dieses Konzept ermöglicht die Beschreibung einer Vielzahl unterschiedlicher Prozesse mit einer verhältnismäßig geringen Anzahl elementarer Modellbausteine. Auf Grundlage des Konzepts wird im Modellierungswerkzeug ProMoT eine Modellbibliothek für Membranreaktoren entwickelt und auf Brennstoffzellen erweitert.
Im zweiten Teil werden modellgestützte Verfahren eingesetzt, um das nichtlineare Verhalten von Membranreaktoren und Hochtemperaturbrennstoffzellen zu studieren. Im Falle der Hochtemperaturbrennstoffzellen wird dabei erstmals ein Zusammenhang zwischen der temperaturveränderlichen Leitfähigkeit des Elektrolyten und der Ausbildung lokaler Temperatur- und Stromdichtespitzen hergestellt.
Der dritte Teil diskutiert den Einsatz modellgestützter Verfahren zur Prozessführung am Beispiel der Zustandsschätzung einer Schmelzkarbonatbrennstoffzelle. Da das vorliegende physikalische Modell der Zelle für Prozessführungsaufgaben zu komplex ist, wird zunächst ein reduziertes Näherungsmodell entwickelt. Dazu kommt ein Proper-Orthogonal-Decomposition Verfahren mit numerisch bestimmten empirischen Eigenfunktionen zum Einsatz. Gegenüber dem physikalischen Ausgangsmodell können die Systemordnung des reduzierten Modells und die Rechenzeit zur numerischen Lösung erheblich gesenkt werden. In Kombination mit einer Beobachterkorrektur dient das reduzierte Modell dazu, nicht direkt messbare Zustände der Brennstoffzelle zu schätzen. Dadurch kann der Betrieb des Brennstoffzellensystems einfacher und sicherer gemacht werden.