Abschlussarbeit "Machine Learning-basierte kinetische Modellierung der Methanolsynthese

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Die Fraunhofer-Gesellschaft ( ) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen:
Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Als eines der weltweit größten Solarforschungsinstitute leistet das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE einen wesentlichen Beitrag für eine nachhaltige, wirtschaftliche, sichere und sozial gerechte Energieversorgung weltweit. Unser Ziel ist es, die Energiewende mit konkret umsetzbaren technologischen Lösungen voranzutreiben – durch exzellente Forschungsergebnisse, erfolgreiche Industriekooperationen und Firmenausgründungen. Hierfür forschen wir mit unseren rund 1.300 Mitarbeitenden in den vier Schwerpunkten Energiebereitstellung, Energieverteilung, Energiespeicherung und Energienutzung.

Die hochmoderne FuE-Infrastruktur des Fraunhofer ISE mit 22 300 m² Laborfläche ermöglicht Spitzenforschung auf internationalem Niveau.

Hier sorgst Du für Veränderung

Du möchtest die Energiewende aktiv mitgestalten und bereits während Deines Studiums praktische Erfahrung sammeln? Bei uns arbeitest Du an der Verwirklichung dieses Ziels mit. Im Zuge der Transformation zu einem nachhaltigen und CO2-neutralen Wirtschafts- und Energiesystem werden Power-to-X Prozesse, in denen nachhaltig erzeugter Wasserstoff (H2) und Kohlendioxid (CO2) aus Biomasse oder der Atmosphäre in Basischemikalien und synthetische Treibstoffe umgewandelt werden, eine wesentliche Rolle spielen.

Methanol wird hierbei aufgrund seines breiten Anwendungsspektrums eine herausragende Bedeutung besitzen. Aufgrund der Komplexität des Reaktionsnetzwerkes ist die exakte kinetische Modellierung der Methanolsynthese mit konventionellen Ansätzen jedoch eine herausfordernde Aufgabe.

Das Ziel der Abschlussarbeit ist es, ein Machine Learning (ML)-basiertes Kinetikmodell der Methanolsynthese an einen umfangreichen experimentellen Datensatz anzupassen. Die notwendigen Bilanzgleichungen sowie ein detailliertes physikalisches Modell sind bereits vorhanden und validiert. Entsprechend soll der Schwerpunkt der Abschlussarbeit weniger auf den chemischen Vorgängen im Reaktor, sondern mehr auf der Nutzung und Anpassung geeigneter ML- und Optimierungsalgorithmen liegen, um eine weiter verbesserte Beschreibung der chemischen Reaktion zu erreichen.

Zur Unterstützung unserer Abteilung "Nachhaltige Syntheseprodukte" suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Studentische Hilfskraft mit der Gelegenheit zur Erstellung einer Abschlussarbeit für die folgenden Tätigkeiten:

• Du arbeitest Dich anhand einschlägiger Fachliteratur in die Grundlagen der Methanolsynthese und der Reaktormodellierung ein.
• Du arbeitest Dich mit unserer Anleitung in unsere MATLAB-basierte Simulationsplattform ein.
• Du erarbeitest Konzepte zur Einbettung von ML-Modellen in unsere Simulationsplattform.
• Du selektierst mithilfe vereinfachter Fittingkampagnen den vielversprechendsten Ansatz und nutzt diesen anschließend zum Fitting aller vorhandenen Messdaten.
• Du analysierst anhand eines detaillierten Vergleichs zwischen den Ergebnissen der vorhandenen konventionellen Modelle und der erarbeiteten ML-basierten Modelle die Stärken und Schwächen der beiden Ansätze.
• Du präsentierst Deine Ergebnisse in unserem Team.
• Du fasst Deine Erkenntnisse im Rahmen einer Abschlussarbeit zusammen.

Hiermit bringst Du Dich ein

• Du studierst Data Science, Umweltwissenschaften, Chemieingenieurwesen oder eine vergleichbare Fachrichtung.
• Du hast im Rahmen Deines Studiums bereits erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning sammeln, beispielsweise zur Implementierung und Nutzung neuronaler Netze.
• Im Rahmen Deines Studiums oder eigener Projekte hast Du Dir Expertise in der Programmierung aufgebaut und bist mit der Nutzung von MATLAB oder einer vergleichbaren Programmiersprache…