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04.09.2025

Maschinelles Lernen beschleunigt Simulationen für die Energiewende

Dr.-Ing. Arne Scholtissek erhält ERC Starting Grant für sein Projekt „ProtoMan“

Das Forschungsprojekt „Protocol for data-driven Manifold generation, validation, and utilization in high-fidelity combustion simulations (ProtoMan)“ an der TU Darmstadt ist vom Europäischen Forschungsrat (ERC) mit einem Starting Grant ausgezeichnet worden. Dr.-Ing. Arne Scholtissek, Akademischer Oberrat am Fachbereich Maschinenbau, erhält über fünf Jahre hinweg rund 1,5 Millionen Euro an Fördermitteln. Er forscht an fortschrittlichen Simulationsmodellen, die dazu beitragen sollen, fossile Energieträger durch CO2-neutrale Brennstoffe zu ersetzen.

Für eine Zukunft mit sauberer Energie sind tiefgreifende Innovationen im Bereich der Verbrennungstechnologien erforderlich. Denn diese sind nach wie vor unverzichtbar für die Bereitstellung von Wärme in der Industrie, den Antrieb in der Luft- und Seeschifffahrt, den Einsatz in Anwendungen mit hohen Leistungsanforderungen und die langfristige Energiespeicherung. Um den Übergang dieser Sektoren zu CO2-neutralen oder CO2-freien Brennstoffen – wie Wasserstoff und Ammoniak – zu unterstützen und zu beschleunigen, spielen fortschrittliche numerische Simulationen von reaktiven Strömungen eine wichtige Rolle. Diese Simulationen liefern einzigartige Einblicke in die Dynamik turbulenter Flammen und könnten beispielsweise dabei helfen, Triebwerke für Flugzeuge effizienter zu entwickeln oder Industrieöfen für den Betrieb mit grünem Wasserstoff zu optimieren.

Komplexe Verbrennungsvorgänge simulieren


Allerdings erfordern hochauflösende Simulationen turbulenter reaktiver Strömungen umfangreiche Rechenressourcen, spezielle Software und Expertenwissen. Aufgrund der Komplexität von Verbrennungsvorgängen müssen selbst große Forschungseinrichtungen, welche über hohe Rechenleistungen verfügen, Kompromisse zwischen starken Vereinfachungen und langen Simulationslaufzeiten eingehen, was die Anwendbarkeit ihrer Simulationen für Entwicklungsprozesse einschränkt.

„Manifold-basierte Modelle bieten eine vielversprechende Lösung, um die Rechenkosten zu senken, ohne die Modellgenauigkeit zu beeinträchtigen“, so Scholtissek, stellvertretender Leiter des Fachgebiets Simulation reaktiver Thermo-Fluid Systeme am Fachbereich Maschinenbau. In der numerischen Strömungssimulation – speziell bei der Modellierung von Verbrennungsprozessen – dient ein Manifold dazu, komplexe chemische Reaktionsmechanismen mathematisch optimiert und physikalisch konsistent abzubilden. Vereinfacht gesagt funktioniert ein Manifold wie eine intelligente Abkürzung: Statt jeden Verbrennungsvorgang komplett neu zu berechnen, nutzt das Modell die Selbstähnlichkeit reaktiver Strömungen aus und führt so zu einer erheblichen Beschleunigung der Simulationen um den Faktor 10 bis 1.000.

Trotz dieses außergewöhnlichen Potenzials gibt es keinen einfachen Ansatz zur Konstruktion von Manifolds für allgemeine Bedingungen – oft benötigt die Modellentwicklung Expertenwissen und (zu) lange Entwicklungszeiten. Das nun mit einem ERC Starting Grant geförderte Projekt „ProtoMan“ möchte das Potenzial manifoldbasierter Modelle erschließen, indem es die Synergie zwischen den jüngsten Fortschritten in der Verbrennungsforschung und Techniken des Maschinellen Lernens nutzt.

„Mit ProtoMan möchte ich Manifold-Modelle für Wissenschaftler und Entwicklungsingenieure zugänglicher und einfacher nutzbar machen“, erklärt Scholtissek. „Das könnte die Entwicklung klimaneutraler Technologien in den Bereichen Energiesysteme, Umweltschutz, Brandschutz und moderne industrielle Prozesse erheblich beschleunigen.“

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