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Fallstudie

Wie Biosimo die Fluiddynamik und Reaktionseffizienz ihres Rieselbettreaktors optimierte und so eine höhere Ausbeute und Qualität erzielte.

Optimierung eines Rieselbettreaktors mithilfe numerischer Strömungssimulation (CFD)
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Die Herausforderung

Die Biosimo-Ingenieure stellten während ihrer Versuche fest, dass die Effizienz des Reaktors stark von der Fluiddynamik abhing. Sowohl die Ausbeute als auch die Produktqualität schwankten erheblich. Sie erkannten, dass es unerlässlich war, ein gründliches Verständnis für die Fluiddynamik zu erlangen. Eine Fortsetzung der Prozessentwicklung ohne dieses Verständnis würde ein zu grosses Risiko für künftige Entwicklungsstufen darstellen. Eine solche Unkenntnis könnte zu technologischen und wirtschaftlichen Gefahren führen, wenn das Verfahren in den Pilot- und Industriemassstab skaliert wird.

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Die Lösung

Biosimo ging dieses typische F&E-Problem an, indem es seinen Rieselbettreaktor mithilfe numerischer Strömungssimulation (CFD) modellierte. Das CFD-Modell kann die Bedingungen nachbilden, unter denen der Reaktor während der Versuche betrieben wurde, und liefert so zusätzliche Daten zu den Experimenten. Biosimo war sich darüber im Klaren, dass das CFD-Modell die Lücke zwischen der Aussagekraft der experimentellen Daten und der unbekannten Effekte im Reaktor schliessen würde. Es würde ihnen helfen, ein viel tieferes Verständnis der physikalischen Zusammenhänge zu erlangen, die die Reaktionseffizienz, die Ausbeute und die Produktqualität beeinflussen. In Anbetracht dessen entschied sich Biosimo für die Zusammenarbeit mit Novalabs, um ein CFD-Modell ihres Rieselbettreaktors aufzubauen und so tiefere Einblicke zu gewinnen.

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Das Unternehmen

Biosimo stellt erneuerbare chemische Grundstoffe durch Oxidation von Bioethanol her und bietet damit eine nachhaltige Alternative zu chemischen Grundstoffen auf fossiler Basis. Der Produktionsprozess basiert auf einer Rieselbettreaktor-Technologie in kontinuierlichem Betrieb. Dieser Reaktor wurde von Biosimo selbst entwickelt und speziell auf die Prozess- und Produktanforderungen des Prozesses zugeschnitten. Für die Evaluation der optimalen Betriebsbedingungen für eine hohe Produktausbeute und -qualität bei gleichzeitig niedrigem Energieverbrauch sind eine Reihe kostspieliger Versuchskampagnen erforderlich.

Die Herausforderung

Die Fluiddynamik zu verstehen war eine Herausforderung und der Schlüssel zum Erreichen unserer Geschäftsziele.

Biosimo stellt erneuerbare Chemikalien durch die Oxidation von Bioethanol her und setzt dabei auf einen kontinuierlich betriebenen Rieselbettreaktor.

Max, CTO von Biosimo: "Wir sahen einen signifikanten Einfluss der unterschiedlichen Betriebsparameter auf die Ausbeute und die Produktqualität, aber wir waren nicht in der Lage, die Fluiddynamik innerhalb des Reaktors zu beobachten, um zu verstehen, woher dies kommen könnte. Ausserdem läuft der Prozess bei sehr hohem Druck und hoher Temperatur ab, so dass es sehr teuer gewesen wäre, eine optisch zugängliche Version des Reaktors zu bauen, um die Strömungsdynamik experimentell zu untersuchen. Aber selbst mit einem Sichtglas in der Nähe des Katalysators wäre es unmöglich, die Strömungsdynamik innerhalb des Rieselbetts, in dem die Reaktion stattfindet, zu beobachten und zu studieren."

Antonio, Gründer und Ingenieur bei Novalabs: "Diese Art von Fragestellungen und Herausforderungen sind in der Forschung und Entwicklung üblich, und wir sehen dies in allen Branchen, mit denen wir zusammenarbeiten. Bei Novalabs verfügen wir über jahrzehntelange Erfahrung bei der Lösung komplexer Modellierungsprobleme mit Praxisrelevanz. Diese Erfahrung hat uns geholfen, für Biosimo eine Lösung auszuarbeiten, die ihnen entscheidende Einblicke für die Optimierung Ihres Reaktors lieferte. Dies war nur möglich durch die Auswahl einer geeigneten CFD-Simulationsstrategie und des richtigen Modellierungsansatzes."

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Maximilian Moser
Biosimo Maximilian Moser
  • Maximilian Moser
  • CTO & Co-founder

"Von Anfang an verlief der Onboarding-Prozess reibungslos und effizient. Die Bedarfsermittlung war gründlich und half uns, entscheidende Aspekte unseres Systems zu identifizieren, die simuliert werden mussten. Auch der Wechsel zu aussagekräftigeren Anforderungen an die Simulationsmethodik wurde sehr geschätzt. Novalabs zeigte damit, dass das Streben nach besten Resultaten auf gemeinsamen Werten beruht. Wir können Novalabs nur empfehlen."

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Der Ansatz

Um ein tieferes Verständnis der Fluiddynamik im katalytischen Bett zu gewinnen, beschloss Biosimo, seinen Rieselbettreaktor mittels CFD zu simulieren. Rieselbettreaktoren sind komplex und bestehen aus verschiedenen Teilsystemen, die sich gegenseitig beeinflussen und die Gesamtleistung des Reaktors beeinträchtigen können. Um die wichtigsten Prozessmerkmale innerhalb des katalytischen Bettes besser zu erfassen, schlug Novalabs vor, das gesamte System in Teilsysteme aufzuteilen und einzeln zu simulieren. Das erste Teilsystem wurde simuliert, um realitätsnahe Eingangsparameter für das zweite Teilsystem zu generieren. Die Ergebnisse überraschten und stellten einen Teil der Annahmen von Biosimo in Frage, was zu einem noch besseren Systemverständnis führte, bevor die eigentliche Analyse des Rieselbettreaktors begonnen hatte. Es wurde deutlich, dass die Simulation des ersten Teilsystems entscheidend war, um realistische Eingangsparameter für die Simulation des Rieselbettreaktors zu erhalten.

Novalabs verwendete für die Simulation des ersten Teilsystems einen isothermen, turbulenten und inkompressiblen Volume of Fluid (VOF)-Ansatz, um die Mehrphasigkeit des Systems zu erfassen. Es wurden benutzerdefinierte Python-Skripte erstellt, um wichtige Informationen aus der Simulation zu extrahieren und Eingabeparameter für die Rieselbettsimulation zu generieren. Bei der Rieselbettsimulation wurde ein vollständig gekoppelter thermischer, turbulenter und kompressibler, mehrphasiger Eulerscher Ansatz verwendet, um den komplexen Energie- und Impulsaustausch zwischen den Fluiden und dem katalytischen Bett zu berücksichtigen. Auch hier wurden massgeschneiderte Python-Skripte programmiert, um quantitative Daten aus der Simulation zu gewinnen. Zum besseren Verständnis der Fluiddynamik und für qualitative Überlegungen wurden zeitlich hochauflösende Strömungsanimationen erstellt.

Projektablauf

Das Projekt begann mit einer detaillierten Bedarfsermittlung und einer Vorbereitungsphase, in der Biosimo wichtige Informationen zu Ihrem System zusammenstellte und teilte. Das virtuelle Kick-Off ermöglichte es uns, die Vollständigkeit der Daten zu prüfen und die nächsten Schritte zu planen. In unseren Labs wurden dann die Simulationsstrategie und die verschiedenen Modellierungsansätze festgelegt, wobei der experimentelle Aufbau des Reaktors und dessen Teilsysteme sowie die zu erfassenden Strömungsmerkmale berücksichtigt wurden.

Ziel von Biosimo war es, die Auswirkungen der Fluiddynamik auf die Leistung des Reaktors zu verstehen. Zu diesem Zweck wurden besonders aussagekräftige Konfigurationen aus den Experimenten ausgewählt, die sich zum Beispiel durch besonders hohe und niedrige Produktausbeuten auszeichneten. Die Simulationen wurden parallel in einer High-Performance Computing (HPC)-Umgebung durchgeführt, um sicherzustellen, dass wir die Ergebnisse innerhalb der von Biosimo vorgegebenen Projektfristen liefern konnten.

Wir führten Validierungsstudien durch, indem wir unsere Berechnungsergebnisse mit den experimentellen Daten von Biosimo verglichen, wodurch wir die Richtigkeit unserer Simulationsmethodik prüfen und bestätigen konnten. Wir ermöglichten alle zwei Wochen virtuelle Updates und förderten technische und wissensbasierte Diskussionen, um hilfreiche Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen zu ziehen. Auf der Grundlage der Simulationsergebnisse und etablierter ingenieurtechnischer Prinzipien schlugen wir Möglichkeiten zur Feinabstimmung bestimmter Reaktoreigenschaften durch Anpassung geometrischer und betrieblicher Parameter vor.

Am Ende des Projekts erhielt Biosimo Präsentationsfolien und ein nutzungsbereites Berechnungsmodell für die künftige Anwendung.

Zusammenfassung

Der Aufbau eines tieferen Verständnisses der Fluiddynamik war für Biosimo ein entscheidender Faktor bei der Entwicklung eines effizienten Reaktors. Der Versuch, einen effizienten Reaktor im Labormassstab ausschliesslich auf der Grundlage von Experimenten zu konzipieren, bringt aufgrund der möglichen "Blackbox"-Natur dieser Experimente potenzielle Risiken bei der Skalierung mit sich. Dies führt häufig dazu, dass die Parameter des skalierten Reaktors überarbeitet werden müssen, was sowohl teuer als auch zeitaufwändig sein kann und ein erhebliches Risiko für das Unternehmen darstellt. Es wird daher generell empfohlen, auf eine hybride Entwicklung zu setzen, bei der sowohl Experimente als auch Simulationen hinzugezogen werden. Dieser Ansatz erweist sich nicht nur als kosteneffizienter, sondern verbessert auch das Systemverständnis und ermöglicht, dass geschäftskritische Ziele schneller erreicht werden.

Die Ingenieure von Biosimo haben den Wert dieses modernen, hybriden Ansatzes, der Experimente und Simulationen effektiv miteinander verbindet, erkannt und auch damit grosse Innovationskraft bewiesen. Novalabs hat es sich zur Aufgabe gemacht, seine Kunden dabei zu unterstützen, von diesem Mehrwert möglichst einfach zu profitieren, damit sie ihre Geschäftsziele zielgerichtet erreichen können. Wir arbeiten täglich daran, unsere Simulationsdienstleistungen leicht zugänglich und benutzerfreundlich zu gestalten.

Emily Lupparelli
  • Emily Lupparelli
  • Prozessingenieur

"Die CFD-Dienstleistungen von Novalabs ermöglichten uns, entscheidende Systemaspekte unseres Rieselbettreaktors zu identifizieren und stellten eine Analyse bereit, mit der wir die Reaktionseffizienz frühzeitig optimieren konnten. Die Modellierungs- und Engineering-Expertise von Novalabs gab uns die Zuversicht, mit unserem Reaktor sicher in die Skalierung zu gehen und dabei die Ausbeute und die Qualität maximieren zu können. Sehr empfehlenswert für den Aufbau eines tiefen Systemverständnisses."

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