QRiAS

Maschinen in der Lebensmittel-, Getränke- und Kosmetikindustrie müssen mehrmals täglich gereinigt werden. Um den strengen Anforderungen gerecht zu werden, erfolgt oft eine Überdimensionierung des mit der Reinigung verbundenen Energie-, Wasser-, Chemie- und Zeiteinsatzes. Einsparungen können mithilfe von Simulationen der Reinigung gelingen. Die Verbundpartner forschen deshalb an Möglichkeiten zur quantitativen Reinigungsvorhersage mit Methoden der numerischen Strömungsmechanik (CFD), in die auch verschmutzungsspezifische Parameter über variable Randbedingungen eingebracht werden. Im Projekt soll der Nachweis erbracht werden, dass die entwickelten Methoden Reinigungsvorhersagen an komplexen Anlagenteilen effizient lösen. Als Grundlage ist ein kompakter Charakterisierungsarbeitsplatz für die schnelle Bestimmung der Schmutzparameter zu entwickeln und die Simulationsmodelle in eine industriell verbreitete Software zu implementieren. Reinigungsprozesse lassen sich potenziell erheblich effizienter durchführen, so dass in der Getränkeindustrie 30-80% der damit verbundenen Zeit und 30-75% der Kosten erspart werden könnten. Im Anschluss an eine erfolgreiche Validierung wird die Entwicklung einer Dienstleistung und eine Ausgründung angestrebt.