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A multiscale Machine Learning based Software for the Simulation of Catalytic Processes

Projektbeschreibung

Nachhaltige Katalyse mit KI weiterentwickeln

Die Verkleinerung des Umweltfußabdrucks der chemischen Industrie stellt beim Übergang zu einer nachhaltigeren Wirtschaft eine der größten Herausforderungen dar. Um hier voranzukommen, sind Prozesse erforderlich, die die Ressourceneffizienz maximieren und gleichzeitig die Umwandlungsraten, die Selektivität und die Energienutzung verbessern. Bei der Entwicklung umweltfreundlicherer Technologien übernimmt die Katalyse eine entscheidende Rolle, doch die genaue Modellierung katalytischer Reaktionen in verschiedenen Maßstäben bildet immer noch ein Hindernis. Begrenzte Rechenleistung stand bisher der Einbindung detaillierter atomistischer Modelle in großangelegte Reaktorsimulationen im Wege. Das Team des ERC-finanzierten Projekts CATALYSE geht diese Herausforderung mit MultiCAT an, einem hochmodernen Framework für maschinelles Lernen, das eine präzise, rechnerisch effiziente Modellierung katalytischer Prozesse zulässt. Durch Reduzierung der Rechenkosten bei gleichzeitiger Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit wird im Zuge von CATALYSE digitalen Zwillingen der nächsten Generation zur Prozessgestaltung und -optimierung der Weg bereitet.

Ziel

The reduction of the environmental footprint of the chemical and related industries is nowadays of utmost importance. The transition towards more sustainable processes that combine efficient use of raw material and energy with higher transformation rates, better selectivity and higher mass and energy efficiency will contribute to meet the objectives of the green deal. In this respect, catalysis engineering is pivotal to developing technologies able to meet these goals and to shape the sustainable economy of the future. The accurate description of this multiscale process has a substantial impact on the performances of the entire chemical process and, consequently, on many manufacturing sectors. The description of the catalytic process requires a detailed and accurate definition of the intrinsic reactivity, by means of first-principles kinetic schemes, coupled with rigorous models at the reactor scale. Currently, this approach is hindered by the limited available computational resources which prevent the adoption of detailed and atom-resolved kinetic models into reactor simulations with a reasonable computational burden. To overcome the limitations identified above, starting from the results obtained during the ERC Stg “SHAPE” (n. 677423), we propose MultiCAT, a highly accurate yet computationally lean multi-scale physics-guided machine learning-based surrogate modelling framework of the entire reactor from the atomistic to the process scales. This represents a leapfrog improvement in the detailed numerical modeling of catalytic processes, by achieving a drastic reduction in the computational cost with a concomitant boost in the prediction reliability, and paving the way for a new generation of catalytic process models, an evolution of hybrid digital twins, for online process design, optimization and control.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-POC2

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

POLITECNICO DI MILANO
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 150 000,00
Adresse
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italien

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Region
Nord-Ovest Lombardia Milano
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

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