Zürich/Lausanne/Edinburgh – Forschende der Eidgenössischen Technischen Hochschulen Zürich und Lausanne sowie der Heriot-Watt University haben die Modell-Plattform PrISMa entwickelt. Durch Computersimulationen gekoppelt mit Künstlicher Intelligenz sollen damit Massnahmen zur CO2-Abscheidung optimiert werden.
Ein Forschungsteam der Eidgenössischen Technischen Hochschulen Zürich (ETH) und Lausanne (EPFL) sowie der Heriot-Watt University in Edinburgh haben die Plattform PrISMa (Process-Informed design of tailormade Sorbent Materials) entwickelt. PrISMa dient dazu, Massnahmen zur CO2-Abscheidung zu vereinfachen. Laut einer Mitteilung ist der Einsatz fortschrittlicher Simulationen kombiniert mit Maschinellem Lernen ein innovatives Instrument, das Materialwissenschaft, Prozessdesign, Technoökonomie und Lebenszyklusanalyse nahtlos miteinander verbindet. Mit diesem Konzept lassen sich die Perspektiven unterschiedlicher Interessengruppen zusammenbringen.
Dazu betrachtet PrISMa vier Ebenen: Zunächst werden potentielle Materialien mittels Computersimulation auf ihre Adsorptionseigenschaften untersucht und angeboten. Auf der Prozessebene werden Daten wie Rückgewinnung, Energieverbrauch und weitere Parameter bewertet. Die technisch-wissenschaftliche Analyse bewertet die wirtschaftliche und technische Durchführbarkeit einer CO2-Abscheidungsanlage. Auf der Lebenszyklusebene betrachtet PrISMa die Umweltauswirkungen über den gesamten Lebenszyklus der Anlage und deren Nachhaltigkeit.
PrISMa soll verschiedenen Interessengruppen wertvolle Erkenntnisse liefern. Ingenieuren erhalten Werkzeuge für die Entwicklung effizienter und kostengünstiger Verfahren, Chemiker darüber hinaus Hinweise auf molekulare Eigenschaften von Materialien zur Kohlendioxidabscheidung.
„Eines der einzigartigen Merkmale der PrISMa-Plattform ist ihre Fähigkeit, die Leistung neuer Materialien mithilfe fortschrittlicher Simulationen und Maschinellen Lernens vorherzusagen“, wird Berend Smit, Professor für Chemieingenieurwesen an der EPFL, in der Mitteilung zitiert. „Dieser innovative Ansatz beschleunigt die Entdeckung von Hochleistungsmaterialien für die CO2-Abscheidung und übertrifft die traditionellen Trial-and-Error-Methoden.“ ce/eb
