Description du projet
Des jumeaux numériques pour des systèmes de combustion efficaces sur le plan énergétique
Les sources d’énergie renouvelables devenant de plus en plus indispensables pour atteindre la neutralité carbone, la combustion durable et les carburants synthétiques renouvelables restent essentiels, ce qui nécessite le développement de nouvelles technologies. La mise en place d’une infrastructure numérique solide pour la recherche revêt une importance significative dans cette entreprise. Cependant, la prévision précise des processus de combustion représente un défi complexe, et les outils actuels doivent être améliorés. Dans ce contexte, le projet INVENT, financé par le CER, propose une méthode innovante qui intègre la théorie, les expériences, les simulations et l’apprentissage automatique pour créer un jumeau numérique. Cette approche unique permet de prédire des systèmes multi-physiques complexes et facilite la conception d’applications de production d’énergie à base de combustion pour des marchés en expansion. La méthode peut contribuer à rationaliser les ressources et le temps nécessaires à la conception de systèmes flexibles en matière de carburant, non polluants et efficaces sur le plan énergétique.
Objectif
Significant adoption of renewable sources will be witnessed in future years to meet the long-term objective of CO2 neutrality and mitigate the effects of global warming. While electrification will play a key role in the transition to a sustainable energy system, combustion processes will remain part of the picture, requiring sustainable combustion technologies and renewable synthetic fuels. The design and development of novel combustion technologies in power and heat generation, transportation and manufacturing processes require developing a digital combustion infrastructure that promises to bring down the needed R&D investments for meeting the tightening environmental regulations. However, predicting combustion processes is a complex and challenging task, and the tools available today fall very short of what is needed for new design and optimisation. We made an innovation that formed a digital twin, combining theory, experiments, simulations and machine learning into one unique combination. With our approach, we can predict complex multi-physics systems that can be used for designing combustion-based energy generation applications for growing markets. Our approach is expected to impact significantly new combustion systems while reducing the resources and time for designing such fuel-flexible, nonpolluting and energy-efficient systems. This is expected to have vast commercialisation potential in the industries 1) designing environmentally friendly energy systems and 2) supplying digital tools for the design processes.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-POC
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HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitution d’accueil
1050 Bruxelles / Brussel
Belgique