Descrizione del progetto
Gemelli digitali per sistemi di combustione ad alta efficienza energetica
Alla luce del fatto che le fonti di energia rinnovabile stanno diventando sempre più essenziali per raggiungere la neutralità carbonica, la combustione sostenibile e i carburanti sintetici rinnovabili continuano a essere fondamentali e richiedono lo sviluppo di nuove tecnologie. La creazione di una solida infrastruttura digitale per la ricerca riveste un’importanza significativa in relazione a questo sforzo; tuttavia, l’accurata previsione dei processi di combustione rappresenta una sfida complessa, per la quale risulta necessario apportare un miglioramento agli strumenti attualmente a disposizione. In questo contesto, il progetto INVENT, finanziato dal CER, propone un metodo innovativo che integra teoria, esperimenti, simulazioni e apprendimento automatico al fine di creare un gemello digitale. L’approccio unico del progetto consente la previsione di sistemi multifisici complessi e facilita la progettazione di applicazioni per la generazione di energia basate sulla combustione, destinate a mercati in espansione. Il metodo di INVENT dispone delle potenzialità di contribuire a ottimizzare le risorse e il tempo necessari per la progettazione di sistemi flessibili in termini di carburante, non inquinanti ed efficienti dal punto di vista energetico.
Obiettivo
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.
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.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-POC
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsIstituzione ospitante
1050 Bruxelles / Brussel
Belgio