Versuchs- und Messstand für biotechnologische Prozesse
Versuchs- und Messstand für biotechnologische Prozesse
批准号:
418906644
负责人:
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Major Research Instrumentation
财政年份:
2019
资助国家:
德国
项目状态:
未结题
起止时间:
2018-12-31 至 --
中文摘要
Mit dem Großgerät werden die zu untersuchenden abwasser- and abfalltechnischen Bioprozesse ganzheitlich betrachet and alle Stoffströme (Gas, Wasser, Feststoffe) vollständig and unteren Prozessbedingungen bilanziert。动力学参数是<s:1>非对称衬底和Hemmstoffe衬底之间的关系,在模具数学模型研究中的应用。麻省理工学院(Mit)的gewonenenen Ergebnissen sollen ferner教授的Prozessmodellierung教授的论文包含了kalbrierung和validerung教授的论文。Durch den Einsatz des Großgerätes与德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国生命周期分析Damit können auch langwierige Versuche和halbtechnischen Anlagen和Pilotanlagen auf wenige Fragestellungen begrenzt werden和es können durch parallel Versuche Zeiten和Kosten eingespart werden。as fr die Verfahrensentwicklung not endige Upscaling lässt sich ebenfalls erheblich verk<e:1> rzen。
英文摘要
Mit dem Großgerät werden die zu untersuchenden abwasser- und abfalltechnischen Bioprozesse ganzheitlich betrachtet und alle Stoffströme (Gas, Wasser, Feststoffe) vollständig und unter realen Prozessbedingungen bilanziert. Kinetische Parameter werden für unterschiedliche Substrate und Hemmstoffe ermittelt, die dann Eingang in die mathematische Modellierung finden. Mit den gewonnenen Ergebnissen sollen ferner die Prozessmodellierung inklusive deren Kalibrierung und Validierung weiterentwickelt werden. Durch den Einsatz des Großgerätes wird ein erheblicher Erkenntnisgewinn erwartet, der dazu genutzt werden soll, neue und innovative Prozesse im Hinblick auf ihre Leistungsfähigkeit und Grenzen schneller zu erfassen und im Hinblick auf eine Life-Cycle-Analysis zu bewerten. Damit können auch langwierige Versuche an halbtechnischen Anlagen und Pilotanlagen auf wenige Fragestellungen begrenzt werden und es können durch parallele Versuche Zeiten und Kosten eingespart werden. Das für die Verfahrensentwicklung notwendige Upscaling lässt sich ebenfalls erheblich verkürzen.
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