Weniger Emissionen - mehr Flexibilität - höhere Anlagenverfügbarkeit
Wir forschen für ihren Technologievorsprung
Forschung spielte schon immer eine große Rolle in der Unternehmensgeschichte der IFTA GmbH. Sie trägt entscheidend zum Erfolg unseres Unternehmens bei, da Erkenntnisse aus unserer Forschung stets in die Entwicklung neuer IFTA-Produkte und -Lösungen einfließen.
Vor allem aber sorgt die Forschung bei der IFTA GmbH für eine grünere Energiegewinnung: Schwerpunkt unserer Forschung sind Verbrennungsschwingungen, die typischerweise in Gasturbinen auftreten. Gasturbinen werden z. B. zur Energiegewinnung eingesetzt und dort auch in Zukunft benötigt, da die Energieerzeugung durch erneuerbare Energieträger allein nicht ausreicht bzw. nicht flexibel genug ist, um Spitzenlasten und Dunkelflauten abzudecken. Entscheidend für grüne Energie sind also auch neue Technologien und Entwicklungen, welche herkömmliche Energiegewinnung effektiver und umweltfreundlicher machen, Beispiele hierfür sind die Big Data Analyse oder Wasserstoffverbrennung.
Das ist unsere tägliche Motivation: Wir sorgen mit unserer Forschung und unseren Produktlösungen rund um die Schwingungsmessung für eine bedeutende Senkung der CO2Emissionen und leisten so einen Beitrag zum Schutz unseres Planeten.
Forschungsprojekte der IFTA GmbH
KI zur vorausschauenden Instandhaltung von Gasturbinen
Effizienter Maschinenbetrieb durch KI
Das Projekt befasst sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz zur Überwachung und vorausschauenden Instandhaltung von Gasturbinenbrennkammern.
Errungenschaften: Durch den Einsatz von KI können Annomalien frühzeitig detektiert und mittels vorrausschauender Instandhaltung größere Schäden und Ausfälle verhindert werden
Kooperationsprojekt in enger Zusammenarbeit mit KI-Transfer Plus sowie applied AI, Förderung durch das Bayerische Staatsmininsterium für Digitales
Laufzeit: März 2021 - März 2022
SensE:
Von Edge und Cloud profitieren
Sensoren an der Edge
Ziel des Projektes ist es, die Sensordaten von Edge und Cloud in einer kollaborativen Art und Weise zu verarbeiten, sodass die Vorteile (geringe Latenz an der Edge, hohe Rechenleistung in der Cloud) der jeweiligen Systeme ausgenutzt werden können.
Errungenschaften: Veröffentlichung auf der Konferenz 2022 IEEE
Kooperationsprojekt mit derTechnischen Universität München, Lehrstuhl für Rechnerarchitektur & Parallele Systeme, Förderung durch die Bayerische Forschungsstiftung
Laufzeit: Mai 2020 - April 2023
POLKA: Verbrennung von Wasserstoff zur Energieerzeugung
POLlutions-Know-how and -Abatement
Das aktuelle POLKA Projekt befasst sich mit der Verbrennung von Wasserstoff, speziell im Hinblick auf thermoakustische Instabilitäten und Flammenrückschlag.
Kooperationsprojekt mit diversen Universitäten und Unternehmen unter der Leitung der University of Keele, United Kingdom
Laufzeit: 2019 - 2023
TurbO: Optimierung von Gaskraftwerken mit Hilfe von Big Data
Gas Turbine Optimization Using Big Data and Machine Learning
Im Rahmen des TurbO Projekts wird untersucht, in welcher Weise Sensordaten zur Optimierung des Betriebs und der Entwicklung von Gasturbinen beitragen können. Der Fokus liegt hierbei auf der Analyse bisher ungenutzter Frequenzspektren, der Auswertung größerer Zeiträume und dem Vergleich von Turbinen gleichen Typs innerhalb einer Flotte.
Errungenschaften: Neues Datenspeicherkonzept für den IFTA DataHub
Kooperationsprojekt mit der Technischen Universität München, Lehrstuhl für Rechnerarchitektur & Parallele Systeme, Förderung durch die Bayerische Forschungsstiftung
Laufzeit: September 2017 - August 2020
TANGO: Verringerung von Emissionen in Verbrennungsanlagen
Thermoacoustic and Aeroacoustic Nonlinearities in Green Combustors with Orifice Structures
Das TANGO-Projekts untersucht thermo- und aeroakustische Eigenschaften moderner Verbrennungssystemen mit dem Ziel der Emissionsreduktion.
Errungenschaften: Patent für Frühwarnsystem IFTA PreCursor
Kooperationsprojekt mit diversen Universitäten und Unternehmen unter der Leitung der University of Keele, United Kingdom
Laufzeit: Nov. 2012 - Nov. 2016
LIMOUSINE: Optimierte Anlagenverfügbarkeit von Gasturbinen
Limit Cycles of Thermoacoustic Oscillations in Gas Turbine Combustors
Das LIMOUSINE Projekt befasst sich theoretisch und experimentell mit der Analyse und Prognose thermoakustischer Grenzzyklen in Gasturbinenbrennkammern.
Errungenschaften: Besseres Verständnis der Verbrennungsdynamik und der aktiven Instabilitätskontrolle
Kooperationsprojekt mit diversen Universitäten und Unternehmen unter der Leitung der University of Twente, Netherlands
Laufzeit: Okt. 2008 - Okt. 2012
KI zur vorausschauenden Instandhaltung von Gasturbinen
Wie können wir Gasturbinenausfälle vermeiden?
Im Kraftwerksbereich können spontan auftretende Defekte an Gasturbinen große Kosten nach sich ziehen und im Extremfall sogar die Versorgungssicherheit gefährden. Zu den eigentlichen Reparatur- und Ersatzteilkosten kommen Ertragsausfall und teilweise sogar Strafzahlungen. Um dem vorzubeugen, entwickelt IFTA auf Basis künstlicher Intelligenz eine Anomalieerkennung, die eine vorausschauende Instandhaltung ermöglicht. Ziel ist es, auf diese Weise kostspielige Betriebsausfälle zu vermeiden.
Projektaufgaben und forschungsinhalte bei IFTA
Im Rahmen des Projektes wird die vorausschauende Instandhaltung von Gasturbinen mittels künstlicher Intelligenz untersucht. Hierbei wird ein Ansatz verfolgt, bei dem KI-basierte Algorithmen Betriebsinformationen und Sensordaten der Gasturbine nach Abweichungen vom normalen Betriebsverhalten - sogenannten Anomalien - durchsuchen. Anders als bei etablierten Systemen, muss hierzu nicht bekannt sein, wie sich einzelne Defekte in den Messdaten bemerkbar machen. Damit können auch völlig neue und bisher unbekanntere Probleme detektiert werden, was eine umfangreichere und zuverlässigere Überwachung ermöglicht. Darüber hinaus ist es möglich, Defekte frühzeitig bereits in der Entstehung zu erkennen. Dies ermöglicht rechtzeitiges Handeln und kann so ungeplante Notabschaltungen sowie die damit verbundenen hohen Kosten vermeiden.
Forschungsteam und Kooperationspartner
Das Projekt wurde im Rahmen des KI-Transfer Plus Projektes durchgeführt und durch das Bayerische Staatsministerium für Digitales gefördert. Dabei gab es eine enge Zusammenarbeit mit appliedAI - der Initiative for Applied Artificial Intelligence. Die Stadtwerke München SWM stellten uns für dieses Projekt aufgezeichnete Messdaten zur Verfügung.
Ergebnisse des Forschungsprojektes
Das Projekt war ein großer Erfolg für IFTA, da durch den Einsatz von KI Anomalien deutlich früher erkannt werden können. Unser Fachwissen im Bereich künstliche Intelligenz konnte durch dieses Projekt erweitert werden. Zusätzlich zeigt ein erster Prototyp (Stand August 2022) zur Annomalieerkennung mittels KI sehr gute Resultate.
SENSE - Von Vorteilen der Edge und Cloud profitieren
Wie handeln wir Big Data in der zukunft?
Die zuverlässige Verfügbarkeit von systemkritischer Infrastruktur ist eine Grundlage unserer modernen Gesellschaft. Energie- und Trinkwasserversorgung, Mobilitäts- und Kommunikationsinfrastruktur sowie viele andere Systeme werden deshalb permanent mit Sensoren überwacht. Diese Sensoren erzeugen eine enorme Datenmenge. Für eine effiziente Analyse dieser Daten müssen die vorhandenen Rechenresourcen intelligent ausgenutzt werden, sowohl in der Nähe des Sensors – an der „Edge“ – als auch in Höchstleistungsrechensystemen oder in der „Cloud“.
Projektaufgaben und forschungsinhalte bei IFTA
Das Ziel von SensE ist die effiziente Verwendung von allen verfügbaren Rechenresourcen für das Verarbeiten von Sensordaten. Die Grundidee ist, dass die Sensordaten von Edge und Cloud in einer Kollaborativen Art und Weise verarbeitet werden, sodass die Vorteile (geringe Latenz an der Edge, hohe Rechenleistung in der Cloud) der jeweiligen Systeme ausgenutzt werden können. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Betrachtung der Skalierbarkeit und Adaptivität des Systems zur Sensordatenverabeitung durch die intelligente Verbindung von Systemkomponenten und Daten.
Im Rahmen des SensE-Projekts untersuchen wir die Vision, die erzeugten Sensordatenströme auf energiesparenden, vor Ort installierten Systemen zu verarbeiten und analysieren, um sie in lokalen Regelkreisen zu verwenden. Gleichzeitig werden Analyseresultate und eine reduzierte Teilmenge der Daten in eine leistungsfähige Cloud geschickt, um komplexere Analysen durchführen zu können sowie Daten von mehreren Anlagen zu integrieren.
SensE zielt darauf ab, die Kopplung von Ressourcen, Modellen und Daten zu untersuchen, und durch diese Integration kann ein optimiertes Sensorverarbeitungssystem entwickelt werden. Dieses System kann auf den Computersystemen am Rande der Anlage eingesetzt werden, um die Überwachungssysteme zu verbessern und die lokalen Regelkreise zu optimieren.
Forschungsteam und Kooperationspartner
Das Projekt erfolgt in enger Zusammenarbeit mit unserem Kooperationspartner dem Lehrstuhl für Rechnerarchitektur & Parallele Systeme der Technischen Universität München, und wird finanziert durch die Bayrische Forschungsstiftung.
Von Seiten der Industrie leisten die Stadtwerke München SWM GmbH einen Beitrag, praxisnahe Ergebnisse zu erlangen.
Resultierende Veröffentlichungen
- Querying Distributed Sensor Streams in the Edge-to-Cloud Continuum. Präsentiert auf der Forschungskonferenz IEEE EDGE 2022 in Barcelona. 14. Juli, 2022
POLKA - Verbrennung von Wasserstoff zur Energieerzeugung
Verbrennung von Wasserstoff - die Zukunft der Energiegewinnung?
Die Verbrennung von Wasserstoff hat das Potenzial eine Schlüsselrolle bei der Energiewende zu spielen. So kann Wasserstoff in Zeiten der Überproduktion durch erneuerbare Energiequellen erzeugt und anschließend in defizitären Zeiten in bestehenden Gaskraftwerken verbrannt werden. Eine Möglichkeit dies zu realisieren ist es, konventionellen Brennstoffen Wasserstoff beizumischen. Je nach Verhältnis hat dies jedoch signifikante Auswirkungen auf den Verbrennungsprozess. Im Vergleich zu Erdgas hat Wasserstoff zum Beispiel eine geringere Energiedichte und eine deutlich höhere Flammengeschwindigkeit. Daraus ergeben sich insbesondere hinsichtlich der thermoakustischen Stabilität und des Flammenrückschlags neue Herausforderungen, die im Rahmen des Projekts untersucht werden sollen.
Projektaufgaben und Forschungsinhalte bei der IFTA
Ein wichtiges Projektziel ist es, die Früherkennung von Verbrennungsinstabilitäten in Gasturbinen weiter voranzutreiben. Bestehende Systeme, wie der IFTA PreCursor, sind modenbasiert und konzentrieren sich damit auf die Überwachung einzelner, bekannter Brennkammermoden. WIrd dem Brennstoff nun Wasserstoff in unterschiedlichen Konzentrationen beigemischt, ist es schwierig vorherzusagen, welchen Einfluss dies auf die relevanten Moden haben wird. Je nach Gasturbine oder Wasserstoffanteil ergibt sich ein anderes Bild. Aus diesem Grund soll nach neuen Früherkennungsmethoden geforscht werden, die keine Vorkenntnisse über die jeweiligen thermoakustischen Eigenmoden erfordern. Diese Erkenntnisse sollen schließlich in einer erweiterten Version des IFTA PreCursor münden.
Diese Zielsetzung erfordert die Entwicklung ressourceneffizienter physikalischer Modelle sowie die Implementierung neuer Algorithmen zur Echtzeit-Signalverarbeitung. Für die Entwicklung und den Test eines Prototyps, wird der bereits bestehende LIMOUSINE-Laborbrenner genutzt. Läuft alles nach Plan, kann der erweiterte PreCursor zur Früherkennung von Verbrennungsinstabilitäten bereits innerhalb der Projektlaufzeit von POLKA in einer Brennkammer industrieller Größe implementiert werden.
Forschungsteam und Kooperationspartner
Das Forschungsprojekt besteht aus einem internationalen Konsortium von Universitäten und Unternehmen:
Keele University, Keele, United Kingdom, TUM - Technische Universität München, München, Deutschland, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Schweden, Technische Universität Eindhoven, Eindhoven, Niederlande, University of Genova, Genua, Italien, University of Pisa, Pisa, Italien, Siemens Energy Industry SoftwareNV, Leuven, Belgien, AE - Ansaldo Energia SpA, Genua, Italien, BEK - Bekaert Combustion Technology BV, Assen, Niederlande, IFTA - Ingenieurbüro für Thermoakustik, Puchheim, Deutschland
Ergebnisse des Forschungsprojektes
Dieses Projekt ist derzeit in Arbeit und Ergebnisse können noch nicht präsentiert werden. Ziel des Forschungsprojekts ist es, die modellbasierte Identifizierung von thermoakustische Moden in Gasturbinen weiter voran zu treiben.
Resultierende Veröffentlichungen
- Estimation of Dynamical Thermoacoustic Modes Using an Output Only Observer Kalman Filter-Based Identification Algorithm
Präsentiert auf der ASME Turbo Expo 2022, Paper veröffentlicht 10. Januar 2023
TurbO - Optimierung von Gaskraftwerken mit Hilfe von Big Data
Datenanalyse für mehr Effizienz in der Stromversorgung
Gasturbinen leisten einen wichtigen Beitrag zur Stromversorgung. Aufgrund ihrer schnellen Einsatzbereitschaft sind sie ideal geeignet, Lastspitzen abzufangen. Für den effizienten und sicheren Betrieb erfordern derartig dynamische Einsatzbedingungen jedoch ein speziell dafür optimiertes Maschinendesign nebst den passenden Betriebsstrategien. Beides kann nur anhand einer soliden Datenbasis an Betriebsdaten entwickelt und validiert werden, was letztlich die kontinuierliche Überwachung des Maschinenzustandes samt Speicherung der dabei erhobenen Daten notwendig macht.
Bisher verlässt man sich hierbei auf - im Vergleich zu den entscheidenden physikalischen Vorgängen in der Brennkammer - zeitlich relativ gering aufgelöste Betriebsdaten. Auf hochauflösende dynamische Sensordaten, etwa von Wechseldruckaufnehmern in der Brennkammer oder Beschleunigungssensoren an Lagern, kann derzeit aufgrund des immensen Datenvolumens nicht zurückgegriffen werden. Deren Erhebung und Auswertung ist mit den derzeit etablierten Methoden schlichtweg nicht möglich. Dieses Defizit bietet ein großes Optimierungspotential, dessen Nutzung im Rahmen dieses Forschungsprojekts untersucht werden soll.
Projektaufgaben und Forschungsinhalte bei der IFTA
Im Rahmen des Forschungsprojektes werden in einem ersten Schritt Möglichkeiten zur bedarfsgerechten Speicherung der Gasturbinen-Betriebsdaten untersucht. Der Fokus liegt hierbei auf der Suche nach einem Speicherformat, welches eine möglichst effiziente Weiterverarbeitung der Daten erlaubt. Zur Validierung der erarbeiteten Konzepte stehen rund 300 TByte an Daten von Gasturbinen zur Verfügung, die mit IFTA ArgusOMDS Monitoring Systemen 24/7 über Jahre hochauflösend aufgezeichnet wurden.
Basierend auf dem neu gefundenen Speicherkonzept, sollen in einem zweiten Schritt neuartige Analyse-Algorithmen untersucht werden, mit dem Ziel neue Erkenntnisse zur Maschinen-Optimierung zu erlangen. Dabei sollen die anfallenden Daten einerseits im Kraftwerk in Echtzeit (vor-)verarbeitet und andererseits nachträglich auf Supercomputern (z. B. SuperMUC) in ihrer Ganzheit analysiert werden. Um die gewonnen Ergebnisse für Betriebsingenieure verständlich zu machen, wird darüber hinaus an aussagekräftigen Visualisierungen geforscht.
Forschungsteam und Kooperationspartner
Das Projekt erfolgt in enger Zusammenarbeit mit unserem Kooperationspartner dem Lehrstuhl für Rechnerarchitektur & Parallele Systeme der Technische Universität München, und wird finanziert durch die Bayrische Forschungsstiftung.
Von Seiten der Industrie leisten die Stadtwerke München SWM einen Beitrag, praxisnahe Ergebnisse zu erlangen.
Ergebnisse des Forschungsprojektes
Einen Erfolg erzielte das Team, indem es eine neue Methode fand, Sensordaten im Bereich der Datenspeicherung schnell und effizient zu komprimieren. Wichtige Bestandteile dieser Erkenntnisse sind bereits in die Entwicklung der Software IFTA DataHub geflossen.
Forschungsarbeit mit dem Hans-Meuer-Preis 2020 ausgezeichnet
Die Forschungsarbeit "Time Series Mining at Petascale Performance" im Rahmen des TurbO Projektes hat im Juni 2020 den Hans-Meuer-Preis gewonnen! Der Hans-Meuer-Preis ehrt die herausragendste Forschungsarbeit, die dem Research Paper Committee of International Supercomputing Conference vorgelegt wurde.
Resultierende Veröffentlichungen
- Time Series Mining at Petascale Performance. Presented at the International Conference on High Performance Computing. Auszeichnung mit dem Hans-Meuer-Preis 2020
- Turning Dynamic Sensor Measurements From Gas Turbines Into Insights: A Big Data Approach. Presented at the ASME Turbo Conference 2019
Tango - Verringerung von Emissionen in Verbrennungsanlagen
Grüne Verbrennungstechnologien und Lärmschutzmethoden
Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, die Entwicklung grüner und zuverlässiger Verbrennungstechnologien für Gasturbinenkraftwerke voranzubringen. Motivation ist dabei zum einen die Tatsache, dass moderne Gasturbinen aufgrund des zur Reduktion von NOx Emissionen erforderlichen Vormischbetriebs anfällig für gefährliche thermoakustische Instabilitäten sind. Zum anderen müssen Gaskraftwerke zum Ausgleich der schwankenden Stromerzeugung durch erneuerbare Energiequellen immer flexibler betrieben werden, was deren Auslegung erschwert.
Diese beiden Punkte zusammengenommen bringen eine Reihe an ungelöster thermo- und aeroakustischer Herausforderungen mit sich, die es auf dem Weg zu sauberen Verbrennungstechnologien zu meistern gilt. Hierfür werden im Rahmen dieses Projekts neu physikalische Modelle entwickelt sowie die zur deren Lösung notwendigen Berechnungswerkzeuge verbessert.
Projektaufgaben und Forschungsinhalte bei der IFTA
Das innerhalb des Forschungsvorhabens von der IFTA bearbeitete Teilprojekt umfasst die Entwicklung eines Frühwarnsystems für thermoakustische Instabilität. Ziel ist es hierbei, sich in der Brennkammer entwickelnde Instabilitäten frühzeitig zu erkennen, den Gasturbinenregler zu warnen und auf diese Weise das Auftreten von Druckschwingungen hoher Amplitude zu verhindern. Der Fokus liegt dabei auf ringförmigen Verbrennungssystemen, da diese besonders anfällig für niederfrequente, thermoakustische Umfangsmoden sind.
Forschungsteam und Kooperationspartner
Das Forschungsprojekt bestand aus einem internationalen Konsortium von Universitäten und Unternehmen:
Keele University, Keele, United Kingdom, Technische Universität Eindhoven, Eindhoven, Niederlande, LMS International NV, Leuven, Belgien, KTH Kungliga Tekniska Hoegskolan, Teknikrigen, Schweden, IITM - Indian Institute of Technology Madras, Chennai, Indien, AE - Ansaldo Energia SpA, Genua, Italien, TUM - Technische Universität Muenchen, München, Deutschland, BEK - Bekaert Combustion Technology BV, Assen, Niederlande, IFTA - Ingenieurbüro für Thermoakustik, Puchheim, Deutschland
Ergebnisse des ForschungsProjektes
- Erfolgreiche industrielle Implementierung eines Systems zur Früherkennung thermoakustischer Instabilitäten in Ringbrennkammern
- Das Frühwarnsystem IFTA PreCursor wurde 2015 zum Patent angemeldet
- Die Forschungsarbeit wurde 2021 als Dissertation veröffentlicht
Resultierende Veröffentlichungen
- In Situ Identification Strategy of Thermoacoustic Stability in Annular Combustors. Int'l J. Spray & Combustion Dynamics 10 (4), 2018
- Part-Load Limit Reduction of a Frame 9E Using a Precursor for Combustion Dynamics. Proceedings of ASME Turbo Expo, 2018
- Bifurcation Study of Azimuthal Bulk Flow in Annular Combustion Systems with Cylindrical Symmetry Breaking. Int'l J. Spray & Combustion Dynamics 9 (4), 2017
- Online Monitoring of Thermoacoustic Eigenmodes in Annular Combustion Systems Based on a State-Space Model. J. Eng. Gas Turbines & Power 139 (2), 2017
- On the Performance of Stability Margin Measures for Thermoacoustic Instabilities in Turbulent Combustion Systems. 21st Int'l Cgr. Sound & Vibration (ICSV21), Beijing, CN, 2014
Limousine - Optimierte Anlagenverfügbarkeit von Gasturbinen
Schäden und Ausfallzeiten von Gasturbinen reduzieren
Forschungsgegenstand dieses Projekts sind sogenannte thermoakustische Grenzzyklen in Gasturbinenbrennkammern. Bei diesem Phänomen handelt es sich um zyklische Schwankungen des Brennkammerdrucks, welche derartig hohe Amplituden erreichen können, dass es zu einer Schädigung der Gasturbine kommen kann. Die zielgerichtete Vermeidung derartiger Grenzzyklen erfordert ein fundamentales Verständnis der relevanten physikalischen Vorgänge.
Hierbei sind in erster Linie die Akustik, Aerodynamik und Fluid-Strukturwechselwirkungen zu nennen, die es analytisch und numerisch zu untersuchen gilt. Empirische Korrelationen zwischen Betriebsparametern bzw. Betriebsbedingungen und auftretenden Druckamplituden helfen zudem besonders gefährdete Betriebspunkte zu identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen können anschließend passive und aktive Eingriffe in den Verbrennungsprozess erfolgen, die das Entstehen von schädlichen Grenzzyklen verhindern und damit Schäden und Ausfallzeiten von Gasturbinen reduzieren können.
Projektaufgaben und Forschungsinhalte bei der IFTA
Seitens der IFTA ist es das Ziel, die in einem experimentellen Brennersystem auftretenden thermoakustischen Druckschwingungen durch aktiven Regeleingriff zu verringern. Hierfür wird zunächst eine atmosphärische Laborbrennkammer konstruiert, die bei bestimmten Betriebsbedingungen starke Grenzzyklusschwingungen aufweist. Parallel dazu wird ein numerisches Rechenmodell dieses Aufbaus erzeugt und anhand der experimentellen Daten validiert.
Zur aktiven Beeinflussung des Verbrennungsprozesses werden schließlich spezielle Ventile eingesetzt, die es erlauben die Brennstoffzufuhr zur Brennkammer zu steuern. Durch Analyse der experimentellen und numerischen Daten soll ein umfassendes Verständnis der beteiligten physikalischen Prozesse aufgebaut und, basierend darauf, ein optimaler Regler designt werden.
Forschungsteam und Kooperationspartner
Das Forschungsteam bestand aus einem internationalen Konsortium von Universitäten und Unternehmen:
Sulzer Turbo Services Venlo B.V., Lomm, Niederlande, Ansys UK, Oxfordshire, United Kingdom, BRNO University of Technology, Brno, Tschechien, CERFACS, Toulouse, Frankreich, DLR Institute of Combustion Technology, Stuttgart, Deutschland, Electrabel, Zwolle, Niederlande, Imperial College London, United Kingdom, Keele University, Keele, United Kingdom, Siemens Energy Power Generation, Mülheim a. d. Ruhr, Deutschland, University of Zaragoza, Zaragoza, Spanien, University of Twente, Enschede, Niederlande, IFTA - Ingenieurbüro für Thermoakustik, Puchheim, Deutschland
Ergebnisse des Forschungsprojektes
- Vertiefung des Verständnisses der Verbrennungsdynamik und der aktiven Instabilitätskontrolle
- Charakterisierung des linearen akustischen Verhaltens eines Brennstoffventils. Diese akustische Beschreibung des Ventils konnte in akustische Netzwerkmodelle integriert werden
- Bestimmung der wesentlichen Parameter und Phänomene für die Stabilisierung der Versuchsbrennkammer mit Hilfe von Kraftstoffschwankungen
REsultierende Veröffentlichungen
- Direct Drive Valve Model for Use as an Acoustic Source in a Network Model. Int’l J. Acoustics & Vibration 21 (4), 2016
- Control Authority Over a Combustion Instability Investigated in CFD. Int’l J. Spray & Combustion Dynamics 8 (1), 2016
- CFD-based Feasibility Study of Active Control on a Combustion Instability. In 20th Int’l Cgr. Sound & Vibration (ICSV20), Bangkok, TH, 2013
- Stability Limits and Non-linear Characteristics of a Self-excited Combustion Instability. In 19th Int’l Cgr. Sound & Vibration (ICSV19), Vilnius, LT, 2012
- Resulting Dissertation: Control Authority for Active Damping of Combustion Instabilities
