Fortgeschrittene Prozesscharakterisierung

Auf der Grundlage der am HZDR verfügbaren Ressourcen entwickeln und wenden die Experten von CLEWATEC eine Reihe von Geräten und Ansätzen für die fortgeschrittene Prozesscharakterisierung in Biogas- und Abwasseranwendungen an.

Biogas- und Abwasseraufbereitungsanlagen bestehen aus großen Reaktoren mit einem Volumen von mehreren Kubikmetern, die oft schwer zugänglich und mit undurchsichtigen Medien gefüllt sind. Diese Eigenschaften erschweren die Charakterisierung des Prozesses mit herkömmlichen Messmethoden. Räumlich verteilte Prozessdaten zur Qualität der Durchmischung, zu Strömungsgeschwindigkeiten, Totzonen oder sogar zur lokalen Prozesschemie fehlten bisher fast vollständig.

Die Strömungssensorpartikel im CLEWATEC Innovation Lab, auch FlowTracer genannt, sind in der Lage, in kurzer Zeit 3D-Daten über den Mischungserfolg und die Prozesseffizienz in großen industriellen Reaktoren zu sammeln, ohne die Strömung zu stören und ohne die Installation fester Geräte im Behälter. Aus diesem Grund bietet die FlowTracer-Technologie eine innovative Läsung zur Ermittlung von Prozessoptimierungspotenzialen in verschiedenen industriellen Anwendungen, darunter die Biogasproduktion und Abwasserbehandlung, aber auch die chemische und pharmazeutische Produktion.

Ein weiteres Messgerät, das bei CLEWATEC für die Abwasserbehandlung qualifiziert wurde, ist das Prozessmikroskop. Das am Institut für Fluiddynamik am HZDR entwickelte Prozessmikroskop kann in Flüssigkeiten eingetaucht werden, um darin enthaltene Gasblasen und Partikel zu messen. Das Prozessmikroskop eignet sich daher ideal für die Charakterisierung und den Vergleich von Gasinjektionsvorrichtungen.

Neben der FlowTracer-Technologie und den Anwendungen des Prozessmikroskops des HZDR trägt CLEWATEC auch zur Entwicklung neuer Systeme zur Charakterisierung von Strömungsprozessen in den vom BMWE und BMFTR geförderten Projekten RIOWAR und Edge-Power bei.

Publikationen:

• J. Schäfer, S. Taş, U. Hampel,
  Gas bubble detection and segmentation using a machine learning approach leveraging semi-supervised training.
  Nuclear Engineering and Design, 449, 114763 (2026).
• S. Hofmannn, R. Rautenbach, L. Buntkiel, I. S. Brouwers, L. Gaugler, J. Barczyk, J. Fitschen, S. Reinecke, M. Hoffmann, R. Takors, U. Hampel, M. Schlüter,
  Lagrangian Sensor Particles for detecting hydrodynamic heterogeneities in industrial bioreactors: Experimental analysis and Lattice-Boltzmann simulations.
  Chemical Engineering Journal Advances, 22, 100744 (2025).
• Rautenbach, R., Hofmann, S., Buntkiel, L., Schäfer, J., Reinecke, S. F., Hoffmann, M., Hampel, U., Schlüter, M.,
  Dynamics of Lagrangian Sensor Particles: The Effect of Non-Homogeneous Mass Distribution.
  Processes, 12 (8), 1617 (2024).
• Herrmann-Heber, R., Oleshova, M., Reinecke, S. F., Meier, M., Taş, S., Hampel, U., Lerch, A.,
  Population balance modeling-assisted prediction of oxygen mass transfer coefficients with optical measurements.
  Journal of Water Process Engineering, 64, 105663 (2024).
• Hofmann, S., Buntkiel, L., Rautenbach, R., Gaugler, L., Ma, Y., Haase, I., Fitschen, J. , Wucherpfennig, T., Reinecke, S. F., Hoffmann, M., Takors, R., Hampel, U., Schlüter, M.,
  Experimental analysis of lifelines in a 15,000 L bioreactor by means of Lagrangian Sensor Particles.
  Chemical Engineering Research and Design, 205, 695-712 (2024).
• Buntkiel, L., Ma, Y., Reinecke, S. F., Hampel, U.,
  Orientation resolved measurements of accelerations with sensor particles in bioreactors.
  tm – Technisches Messen (2023).
• Reinecke, S. F., Buntkiel, L., Kipping, R., Hampel, U.,
  Process characterization in industrial vessels by flow-following sensor particles.
  Measurement Science and Technology, 33, 095106 (2022).
• Sommer, A.-E., Wagner, M., Reinecke, S. F., Bieberle, M., Barthel, F., Hampel, U.,
  Analysis of activated sludge aerated by membrane and monolithic spargers with ultrafast X-ray tomography.
  Flow Measurement and Instrumentation, 53, 18–27 (2017).
• Reinecke, S. F., Hampel, U.,
  Instrumented flow-following sensor particles with magnetic position detection and buoyancy control.
  Journal of Sensors and Sensor Systems, 5 (1), 213–220 (2016).
• Reinecke, S. F., Deutschmann, A., Jobst, K., Kryk, H., Friedrich, E., Hampel, U.,
  Flow following sensor particles – Validation and macro-mixing analysis in a stirred fermentation vessel with a highly viscous substrate.
  Biochemical Engineering Journal, 69, 159–171 (2012).