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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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A multiscale Machine Learning based Software for the Simulation of Catalytic Processes

Descrizione del progetto

Progredire nella catalisi sostenibile con l’intelligenza artificiale

La riduzione dell’impronta ambientale dell’industria chimica è una sfida importante nella transizione verso un’economia più sostenibile. Per raggiungere questo obiettivo sono necessari processi che massimizzino l’efficienza delle risorse, migliorando al contempo i tassi di trasformazione, la selettività e l’uso dell’energia. La catalisi svolge un ruolo cruciale nello sviluppo di tecnologie più ecologiche, ma la modellazione accurata delle reazioni catalitiche su più scale rimane un ostacolo. La limitata potenza di calcolo ha finora ostacolato l’integrazione di modelli atomistici dettagliati nelle simulazioni di reattori su larga scala. Il progetto CATALYSE, finanziato dal CER, affronta questa sfida con MultiCAT, un framework di apprendimento automatico all’avanguardia che consente una modellazione dei processi catalitici precisa e computazionalmente efficiente. Riducendo i costi di calcolo e migliorando l’accuratezza della previsione, CATALYSE apre la strada ai gemelli digitali di nuova generazione per la progettazione e l’ottimizzazione dei processi.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-POC2

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

POLITECNICO DI MILANO
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 150 000,00
Indirizzo
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italia

Mostra sulla mappa

Regione
Nord-Ovest Lombardia Milano
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Beneficiari (1)

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