Modellierung der Partikelbildung
Die Modellierung der Partikelbildung soll nach zwei Ansätzen verfolgt werden. Ein weit verbreitetes Werkzeug zur Beschreibung von Prozessen in der Feststoffverfahrenstechnik ist die Populations-bilanzierung. Dabei werden Populationsphänomene wie Agglomeration, Schichtwachstum, Bruch und Keimbildung durch makroskopische Kinetiken, die vorgegeben werden müssen, erfasst. Ein weiterer Ansatz die Partikelbildung in Feststoffprozessen zu beschreiben ist die Monte-Carlo-Methode. Im Unterschied zu Populationsbilanzmodellen müssen hier keine Kinetiken vorgegeben werden, da die Monte-Carlo-Methode eine Sequenz diskreter Mikroprozesse verwendet, um zeitliche Änderungen der Partikeleigenschaften zu berechnen. Diese Herangehensweise erlaubt eine direkte Kopplung der Produkteigenschaften, wie zum Beispiel Partikelgröße, Porosität, Feuchte und Zusammensetzung, mit den grundlegenden Prozessparametern bzw. Material-eigenschaften.

Beide Herangehensweisen unterscheiden sich außerdem im Rechenaufwand. Im Allgemeinen ist die Rechenzeit bei einem Populationsbilanzmodell wesentlich kleiner, als bei einer stochastischen Modellierung mit der Monte-Carlo-Methode. Da einer der Forschungsschwerpunkte des NaWiTec-Projektes die Regelung von derartigen Partikelprozessen darstellt, können nur Populationsbilanzmodelle für die Entwicklung von Regelungskonzepten verwendet werden. Die Monte-Carlo-Methode wird deshalb verwendet, um die Partikelstruktur in Abhängigkeit der Prozessparameter zu beschreiben und aus den Ergebnissen makroskopische Kinetiken für die Populationsbilanzmodelle zu extrahieren.

Dieser Forschungsschwerpunkt knüpft an vorherige Arbeiten von Terrazas-Velarde [1] und Dernedde [2] an, die sich mit der Monte-Carlo-Modellierung der Agglomeration in Sprühwirbelschichten befassten. In der Arbeit von Terrazas-Velarde wurden die relevanten Mikroprozesse modelliert und eine idealisierte Partikelstruktur angenommen. Durch Anpassung der Kollisionsfrequenz - einer Art Kopplungsparameter zwischen Simulations- und Prozesszeit - liefert das Modell gute Ergebnisse bei der Wiedergabe von experimentellen Daten. In der Arbeit von Dernedde wurden Restriktionen hinsichtlich der Partikelstruktur mit Hilfe eines dreidimensionalen Kollisionsalgorithmus aufgehoben und die Modellierung einzelner Mikroprozesse verfeinert. Damit ist es möglich die Partikelstruktur aus den Simulationsergebnissen zu rekonstruieren.

In unmittelbarer Zukunft steht vor allem die Beschreibung von Partikelstrukturen, die bei der Sprühgranulation bzw. beim Coating in Sprühwirbelschichten entstehen, im Vordergrund. Hoffmann [3] hat mit experimentellen Untersuchungen gezeigt, dass bei unterschiedlichen Trocknungsbedingungen unterschiedliche Partikelgrößen und Morphologien (porös oder unporös) entstehen, siehe auch Forschungsschwerpunkt "Formulierung strukturierter Partikel in Wirbelschichten". Um diese gezielt über die eingestellten Prozessbedingungen erzeugen zu können, werden zunächst geeignete Modelle erstellt, die diesen beobachteten Zusammenhang abbilden können. Im weiteren Verlauf des Projektes wird die Kompaktierung poröser Schichten, die auf Partikel aufgetragen werden untersucht. Außerdem wird die Agglomeration in Sprühwirbelschichten untersucht, wobei Prozesse mit Zugabe eines Binders sowie Prozesse ohne Binderzugabe (Agglomeration durch den Glasübergang amorpher Materialen) betrachtet werden.

Literatur

  1. Korina Terrazas-Velarde: Monte Carlo Simulation of Fluidized Bed Spray Agglomeration, Dissertation, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, 2010
  2. Mathias Dernedde: Modellierung der Wirbelschicht-Sprühagglomeration unter Berücksichtigung der Partikelstrukturbildung, Dissertation, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, 2013
  3. Hoffmann, T., Peglow, M., Tsotsas, E.: Investigation of growth kinetics for the fluidised bed spray granulation, 8th European Congress of Chemical Engineering 2011, Berlin


 

Das Forschungsvorhaben wird im Rahmen des Förderprogrammes „InnoProfile-Transfer“ der BMBF Innovationsinitiative Neue Länder „Unternehmen Region“ gefördert.

Kontakt

M.Sc. Christian Rieck


 

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