Die Batchdestillation ist ein in vielen Bereichen etabliertes Verfahren zur Auftrennung von Mischungen. Batch-Destillationsprozesse sind hochdynamisch und können sehr flexibel gestaltet werden; eine Batch-Destillationsanlage ist damit ein bestens geeignetes Forschungsobjekt zur Digitalisierung verfahrenstechnischer Anlagen. Vor kurzem wurde vom LTD eine Labor Batch-Destillationsanlage beschafft, die jetzt im Rahmen einer Kooperation des LTD mit dem Fraunhofer Institut für Techno- und Wissenschaftsmathematik (ITWM) in Kaiserslautern und Partnern aus der Informatik für Arbeiten im Bereich des Maschinellen Lernens genutzt werden soll. Zunächst soll die Batch-Destillationsanlage weiter aufgerüstet werden, insbesondere im Bereich Messtechnik; unter anderem ist eine Online-Analytik mit einem Benchtop NMR-Spektrometer vorgesehen. In systematischen Experimenten sollen Erkenntnisse über das Prozessverhalten der Anlage, wie Bodenwirkungsgrade und Druckverluste, sowie über thermodynamische Stoffdaten generiert werden. Es werden aber auch Daten über Fehlfunktionen der Anlage erhoben, die teilweise auch gezielt erzeugt werden. Alle mit der Anlage gewonnenen Daten sollen dauerhaft für das Maschinelle Lernen zur Verfügung gestellt werden. Ein Schwerpunkt bei der Nutzung der Daten liegt auf der Kopplung von Maschinellem Lernen mit physikalischen Modellen, wofür ein dynamisches physikalisches Modell der Batch-Destillation zur Verfügung steht. Bei der Analyse der mit der Anlage erzeugten Zeitreihendaten mit den Methoden des Maschinellen Lernens spielt die Detektion von Anomalien und ihre Interpretation eine zentrale Rolle.

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