Verbundvorhaben: HyFilDrain

Entwicklung von energieeffizienten Koaleszenz-Filtermedien für CO2-Einsparung bei der Verdichtung von Wasserstoff mittels eines neuartigen Herstellprozesses; Teilvorhaben: Numerische Modellierung und Simulation von Filtersystemen basierend auf Machine Learning und CFD-Methoden

Infrastrukturprojekt

Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung und Realisierung einer neuartigen Technologie zur Fertigung von Koaleszenzfiltermedien, welche mittels Schaumauftragsverfahren hergestellt werden. Ein gezieltes Design der Filtermedien ermöglicht eine Verringerung des Druckverlustes und somit ein enormes CO2-Einsparpotential. Um das CO2-Einsparpotential unter realen Bedingungen zu ermitteln, wird für Testzwecke ein Wasserstoffteststand aufgebaut. Parallel zu den Experimenten werden numerische Untersuchungen, die zu einem auf klassischen CFD-Verfahren basieren, als auch auf Machine-Learning basierten Ansätzen beruhen. Durch geeignete Co-Simulationen können Modelle für unterschiedliche Skalen berechnet werden. Die validierten Modelle werden für die Optimierung komplexer Filterstrukturen eingesetzt und erlauben eine Effizienz-Steigerung der Filtermedien.

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