CFD-MRI Reactions – A Combined Measurement-Simulation Approach for Reactive Flow Characterization

CFD-MRI 反应 – 用于反应流表征的组合测量模拟方法

基本信息

项目摘要

Catalytic processes are of tremendous importance: many everyday life products and technologies require the use of a catalyst. They are used for the valorization of raw materials, conversion of pollutants or waste, or for the production of chemicals and final goods. Up to 90% of all processes in the chemical technology sector make use of a catalyst with 80% of them being heterogeneous catalysis. Due to its importance in the value-added chain, every improvement to catalytic processes will have a manifold economic effect. Knowledge of concentration, velocity, and temperature distribution in a chemical reactor are essential for a detailed understanding of the reaction. From such distribution, it is possible to deduce mass and heat transfer, (side) product formation, and process limitations, giving them a major role in reactor design. Conventional techniques to measure distributions are often invasive or only have one-dimensional spatial resolution at best. CFD calculations require exact knowledge of the boundary conditions and geometry. MRI can measure spatially resolved temperature, concentration, local velocities, and many other quantities. The technique, however, suffers from low resolution, high noise, and long measurement times, which is especially true for gas phase applications. The CFD-MRI method, developed in the group of PI Krause, applies numerical post-processing on MRI data to reduce noise and increase the resolution. At comparably low effort, this was already shown for several non-reactive flows in simple geometries. Aim of the CFD-MRI Reactions project is to develop the CFD-MRI method together with the MRI measurements to make it applicable for reactive flows in complex geometries. This will help to unravel reaction mechanisms. We will use three-dimensional MRI measurements of flow and species concentration from a chemical reaction in a fixed-bed flow reactor. Using this data alone, we identifynot only the underlying geometry as well as the reaction kinetics but also obtain images of the velocity and species concentration without noise and at a significantly higher resolution. This gives a detailed characterization of flow and chemical reactions with high spatial resolution. Firstly, we perform MRI measurements of both liquid and gas flow in an open-cell foam. We use CFD-MRI to find the underlying geometry as well as a high resolution image of the original fields at significantly reduced noise. Secondly, we use spectroscopic MRI to measure concentration maps during a heterogeneously catalyzed liquid-phase reaction in the foam. We will use CFD-MRI to obtain kinetic parameters and will increase resolution and reduce noise of the original measurements. During the project we will not only generate methodological insight but will also publish all software open source to allow access to all researchers. The results from this project bring us one step closer to a full characteracterization of heterogeneously catalyzed gas phase reactions.
催化过程非常重要:许多日常生活产品和技术都需要使用催化剂。它们被用于原材料的价格稳定、污染物或废物的转化,或用于化学品和最终产品的生产。在化学技术领域,高达90%的工艺都使用催化剂,其中80%是多相催化。由于其在增值链中的重要性,催化工艺的每一项改进都将产生多方面的经济影响。化学反应器中浓度、速度和温度分布的知识对于详细了解反应是必不可少的。从这样的分布,可以推断出质量和热传递,(副)产物形成和工艺限制,使它们在反应器设计中发挥重要作用。测量分布的传统技术通常是侵入性的,或者充其量只有一维空间分辨率。CFD计算需要精确了解边界条件和几何形状。MRI可以测量空间分辨的温度、浓度、局部速度和许多其他量。然而,该技术具有低分辨率、高噪声和长测量时间的缺点,这对于气相应用尤其如此。由PI Krause团队开发的CFD-MRI方法对MRI数据进行数值后处理,以减少噪声并提高分辨率。在肖洛的努力下,这已经在简单几何形状的几种非反应性流动中得到了证明。CFD-MRI Reactions项目的目的是开发CFD-MRI方法以及MRI测量,使其适用于复杂几何形状的反应流。这将有助于揭示反应机制。我们将使用三维磁共振成像测量的流动和物种浓度从一个固定床流动反应器中的化学反应。单独使用这些数据,我们identifynot不仅基本的几何形状以及反应动力学,但也获得的速度和物种浓度的图像,没有噪音,并在一个显着更高的分辨率。这提供了一个详细的表征流动和化学反应的高空间分辨率。首先,我们在开孔泡沫中进行液体和气体流动的MRI测量。我们使用CFD-MRI来找到潜在的几何形状,以及在显着降低噪声的原始字段的高分辨率图像。其次,我们使用光谱MRI来测量在泡沫中的非均相催化液相反应期间的浓度图。我们将使用CFD-MRI来获得动力学参数,并将提高分辨率并减少原始测量的噪音。在项目期间,我们不仅将产生方法论的见解,而且还将发布所有开源软件,以允许所有研究人员访问。该项目的结果使我们更接近于多相催化气相反应的完全表征。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Privatdozent Dr. Mathias Joachim Krause其他文献

Privatdozent Dr. Mathias Joachim Krause的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Privatdozent Dr. Mathias Joachim Krause', 18)}}的其他基金

Modeling and Simulation of Irradiance for Photobioreactors with Complex Geometry for Exploration of Algal Growth
用于探索藻类生长的复杂几何光生物反应器的辐照度建模和模拟
  • 批准号:
    322739165
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grants
Development of a multi-scale model for the adsorption of molecular target substances to magnetic carrier particles using the Lattice-Boltzmann methods
使用格子-玻尔兹曼方法开发分子目标物质吸附到磁性载体颗粒的多尺度模型
  • 批准号:
    256075891
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grants
Fundamental investigation of particle-layer rearrangement events in ceramic wall flow filters by resolved particle simulations
通过解析颗粒模拟对陶瓷壁流过滤器中的颗粒层重排事件进行基础研究
  • 批准号:
    422374351
  • 财政年份:
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grants
Increase of efficiency in phosphate recovery by understanding the interaction of flow and loading processes with modeling and simulation
通过建模和模拟了解流动和加载过程的相互作用,提高磷酸盐回收效率
  • 批准号:
    436212129
  • 财政年份:
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grants
Modelling and Simulation of Multidimensional Fractionation in Fine Particle Systems and their Application
细颗粒体系多维分级建模与仿真及其应用
  • 批准号:
    382064892
  • 财政年份:
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Priority Programmes

相似国自然基金

肝硬化患者4D Flow MRI血流动力学与肝脂肪和铁代谢的交互机制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于生物学引导MRI-Transformer模型评估三阴性乳腺癌抗PD-1/PD-L1免疫治疗反应的研究
  • 批准号:
    QN25H180017
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于MRI深度学习Grad-CAM技术的临床显著性前列腺癌预测模型研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于MRI时空异质性的影像组学联合临床文本数据挖掘预测乳腺癌HER2表达状态的研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
核酸适体偶联的靶向对比剂用于早期膀胱癌的MRI成像诊断
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
MRI深度组学联合液体活检技术构建乳腺癌新辅助化疗后pCR状态精准量化预测体系
  • 批准号:
    MS25H180029
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于MRI影像组学特征的子宫内膜癌分子分型术前预测模型构建
  • 批准号:
    2025JJ80869
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
αvβ3整合素靶向有机探针用于NIR-II FL/MRI双模态成像引导的三阴性乳腺癌光热治疗研究
  • 批准号:
    2025JJ81013
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
γ-谷氨酰转肽酶响应的近红外(NIR)余辉/MRI探针用于肝癌的诊疗一体化
  • 批准号:
    2025JJ81188
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于时间依赖扩散MRI成像评估三阴性乳腺癌肿瘤免疫微环境特征及新辅助化学免疫治疗疗效的研究
  • 批准号:
    2025JJ70285
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目

相似海外基金

CAREER: Impact of MRI contrast agent design on nanoscale interactions with neutrophils and platelets
职业:MRI 造影剂设计对中性粒细胞和血小板纳米级相互作用的影响
  • 批准号:
    2339015
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
米麹発酵プロセスのMRI計測と数値解析:温度・含水率・酵素生成の連成モデルの構築
米曲发酵过程的MRI测量和数值分析:温度、水分含量和酶产生耦合模型的构建
  • 批准号:
    24K07363
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層学習を活用した3次元CT-like血管壁MRI画像による頸動脈プラーク解析法の開発
利用深度学习,利用类 3D CT 血管壁 MRI 图像开发颈动脉斑块分析方法
  • 批准号:
    24K10834
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
PET/MRI一体型装置における新規減弱補正法の開発
PET/MRI一体化设备衰减校正新方法的开发
  • 批准号:
    24K10859
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
非造影MRIによる組織学的構築に基づいた背景乳腺の新分類と高解像度撮像法の開発
基于非对比 MRI 组织学构建的背景乳腺新分类和高分辨率成像方法的发展
  • 批准号:
    24K10883
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
死後冠動脈造影CTと心臓MRIによる冠動脈疾患の新たな死因究明法-虚血心筋の自動解析
利用死后冠状动脉造影CT和心脏MRI确定冠状动脉疾病死因的新方法——缺血心肌自动分析
  • 批准号:
    24K13543
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
EOB-MRIによる免疫微小環境推定モデルを用いた肝細胞癌薬物療法の治療効果予測
利用 EOB-MRI 免疫微环境估计模型预测肝细胞癌药物治疗的疗效
  • 批准号:
    24K18583
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
子宮頸癌に対する頻回MRI撮像による治療・腫瘍・患者因子の解明
使用频繁的宫颈癌 MRI 成像阐明治疗、肿瘤和患者因素
  • 批准号:
    24K18760
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
MRIを用いた双極性障害のGlymphatic system機能の定量的評価
使用 MRI 定量评估双相情感障碍的类淋巴系统功能
  • 批准号:
    24K18774
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
マルチモーダルMRIの自動解析による画像バイオマーカー探索:脳の健康状態の可視化
使用多模态 MRI 自动分析进行图像生物标志物搜索:大脑健康状态的可视化
  • 批准号:
    24K20730
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了