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Hybrid modelling for hydrogen combustion: Accelerating LES with adaptive uncertainty-aware LEM and neural ROMs

Projektbeschreibung

Mit Simulation der Wasserstoffverbrennung in Richtung Dekarbonisierung vorankommen

Mit der Verbrennung von Wasserstoff können die CO₂-Emissionen im Verkehr, in der Industrie und in anderen energieintensiven Sektoren gesenkt werden, doch eine genaue Simulation ist nach wie vor kostspielig, da Wasserstoffflammen komplexe Turbulenzen und differentielle Diffusion aufweisen. Das Team des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts H2SAFIRE entwickelt einen hybriden Modellierungsansatz, der die Large-Eddy-Simulation, ein adaptives Linear-Eddy-Modell und ein auf tiefen neuronalen Netzen basierendes Modell reduzierter Ordnung (ROM-DNN) kombiniert. Das ROM-DNN-Surrogat ersetzt kostspielige Linear-Eddy-Modell-Berechnungen, sofern es zuverlässig ist, während ein unsicherheitsbewusstes Gate bei Bedarf auf das Linear-Eddy-Modell zurückgreift, um Genauigkeit zu gewährleisten. Das Modell wird anhand von kanonischen und industrietypischen Flammen validiert. Das Team von H2SAFIRE hat sich zum Ziel gesetzt, schnellere und zuverlässigere Wasserstoffverbrennungssimulationen zu liefern und damit umweltfreundlichere Energielösungen zu fördern, Kosten zu senken und Europas Führungsrolle im Bereich der Wasserstofftechnologien zu stärken.

Ziel

Reaching climate neutrality by 2050 requires deep decarbonisation of transport, industry and other energy-intensive sectors where fossil fuels still dominate. Hydrogen is a zero-carbon energy carrier whose safe, efficient use depends on fast and trustworthy predictions of turbulent flames. For large-scale devices, however, high-fidelity Large Eddy Simulation (LES) is costly because hydrogen combustion couples multiscale turbulence with differential diffusion and intermittent local ignition and extinction. H2SAFIRE proposes a hybrid modelling framework that couples LES with a Linear Eddy Model (LEM) for micro scale chemistry and a Reduced Order Model based Deep Neural Network (ROM-DNN) surrogate trained on LEM data. The surrogate replaces the costly chemistry step when reliable; a calibrated uncertainty gate monitors confidence at run time and reverts to LEM whenever uncertainty exceeds a threshold, preserving physical fidelity.
The project pursues three objectives. First, design and validate an adaptive LES-LEM solver tailored to hydrogen combustion. Second, construct a physics-guided LES-LEM-ROM-DNN framework in which ROMs compress LEM outputs and a DNN predicts modal dynamics in loop to supply sub-grid source terms. Third, evaluate accuracy, robustness, generalisation and efficiency on canonical and semi-industrial flames, targeting at least a ten-fold speed-up at matched fidelity. Validation uses a jet-in-hot-coflow flame and an industrial-like furnace.
H2SAFIRE will release an open solver, FAIR datasets, benchmark cases and practical guidelines for hydrogen combustion simulations. By enabling faster and reliable predictions, the project can lower modelling cost and energy use, support cleaner industrial heat and transport, and strengthen European capability for hydrogen technologies. Training at UPM and a secondment at ULB ensure rigorous validation and knowledge transfer. The outcomes align with the European Green Deal and the UN Sustainable Development Goal.

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.
Die Klassifikation dieses Projekts wurde von Menschen validiert.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

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-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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) HORIZON-MSCA-2025-PF

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

Koordinator

UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
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.

€ 209 914,56
Adresse
CALLE RAMIRO DE MAEZTU 7 EDIFICIO RECTORADO
28040 MADRID
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
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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