Kluge Rechner für Katalysatoren

15. Juni 2003, 20:23
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Linzer Kompetenzzentrum bändigt die Mathematik hinter der Simulation

Mit immer strengeren gesetzlichen Abgaslimits werden die Anforderungen an die Effizienz von Abgasreinigungsanlagen auch größer. Gleichzeitig soll der Anteil an teuren und nicht unbegrenzt verfügbaren Edelmetallen weiter verringert werden. Ein wichtiges Ziel ist auch die Verkürzung der Ansprechzeit eines Katalysators, da gerade in der Startphase noch immer das meiste Gift überwiegend ungereinigt durch den Auspuff entweicht. Dazu ist es notwendig, die chemischen Reaktionen in einem Katalysator genauer kennen zu lernen, um die Sinnhaftigkeit von konstruktiven Maßnahmen vorhersagen zu können. Simulation ist dabei unverzichtbar geworden. Allerdings ist die Entwicklung eines Simulationswerkzeugs, also eines Computerprogramms, das die Auslegung von Abgasreinigungsanlagen schneller und treffsicherer macht, eine sehr komplexe Angelegenheit.

Es genügt nicht, einen Softwareexperten und einen Motoreningenieur zusammenzuspannen. Simulation basiert letztlich auf komplizierten mathematischen Rechenmodellen. Abgekürzt gesagt: Sind diese klug und ausgefeilt, kommt man mit viel weniger Rechnerleistung näher an die Realität heran. Unter anderem zu diesem Zweck wurde vor rund einem Jahr das Industrial Mathematic Competence Center in Linz (IMCC) gegründet. Motoren- und Prüfstandentwickler AVL List, Voestalpine Industrieanlagenbau, Kretz-Technik (General Electric Medical Systems) und Henkel (Persil) haben sich hier versammelt, um Probleme mathematischer Art zu lösen.

Johann C. Wurzenberger von MathConsult: "Ein praxisnahes Anwendungsbeispiel ist die Simulation von Abgaskatalysatoren. Hier werden für reagierende Gasströmungen neue mathematische Methoden entwickelt und deren Funktionstüchtigkeit an Software-Prototypen demonstriert." Konkret heißt das, mathematische Rechenmodelle so in Softwarestrukturen zu organisieren, dass ohne größeren Aufwand Programmteile verändert, miteinander verkoppelt oder neu hinzugefügt werden können. Damit können Simulationsprozesse flexibler und funktionssicherer an neue Aufgabenstellungen angepasst werden. (rs/DER STANDARD, Print-Ausgabe, 16 .6. 2003)

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