In der Verfahrenstechnik spielen sowohl die Stoffeigenschaften von homogenen Phasen, als auch die Eigenschaften von Phasengrenzen eine Rolle in der Auslegung und Optimierung von Apparaten. Ziel der Grenzflächenthermodynamik ist es hierbei die Stoffdaten für diese Anwendung bereitzustellen, aber auch die Vorgänge in verfahrenstechnischen Anlagen tiefgehend zu verstehen und die Grundlagen von deren Beschreibung weiter zu verbessern. Ihre Methoden, wie z.B. die molekulare Thermodynamik, erlauben es auf verschiedenen Längen- und Zeitskalen Prozesse zu untersuchen.

Diese Untersuchungen erfolgen im Zusammenspiel von Experiment, Theorie und Simulation. Dabei stehen die folgenden Fragestellungen im Mittelpunkt:

• Welchen Einfluss haben Grenzflächeneigenschaften auf Transportprozesse in verfahrenstechnischen Anlagen und wie lässt sich dieser Einfluss berücksichtigen?
• Wie lassen sich die etablierten Methoden der Grenzflächenthermodynamik auf komplexere Stoffsysteme erweitern, in denen z.B. eine Orientierung von Stoffen an der Grenzfläche auftritt?
• Wie lassen sich strukturelle Eigenschaften der Grenzfläche messen?

Juniorprofessur Grenzflächenthermodynamik
JP Dr.-Ing. Kai Langenbach

Forschungsthemen:

• Modellierung und Vorhersage von Grenzflächeneigenschaften komplexer Systeme
• Modellierung des Stofftransports durch Phasengrenzen (siehe Enrico)
• Orientierungsverhalten von Fluiden in homogenen Phasen und an Grenzflächen
• Experimentelle Bestimmung des Stofftransports durch Phasengrenzen (siehe Enrico)
• Experimentelle Bestimmung von thermodynamischen Grenzflächeneigenschaften
• Anwendung der Grenzflächenthermodynamik auf verfahrenstechnische Anlagen

In der Beschreibung von Grenzflächeneffekten werden zur Zeit verschiedene Methoden angewandt die einen unterschiedlichen Detaillierungsgrad und damit unterschiedliche Anforderungen an die Rechenzeit haben. Diese Methoden können als verschiedene Näherungen für die gleiche Problemstellung angesehen werden. Im Rahmen des ERC Advanced Grants Enrico wird unter Anderem untersucht bis zu welchem Näherungsgrad eine Beschreibung von Transportprozessen durch Phasengrenzen noch gute Ergebnisse liefert, also was die minimale Näherungsstufe für eine Transporttheorie durch die Phasengrenze ist. Dabei können interessante Effekte auftreten, wie die Anreicherung einzelner Komponenten an Phasengrenzen, deren Einfluss auf den Stofftransport im Projekt untersucht wird.

Die Struktur von einfachen Fluiden ist häufig fast ausschließlich von abstoßenden Wechselwirkungen dominiert, so z.B. beim Lennard-Jones Fluid. Daher wird in thermodynamischen Methoden häufig ein rein Abstoßendes Fluid als Referenz gewählt, um das herum beispielsweise Zustandsgleichungen entwickelt werden. Bei anisotropen Kraftfeldern (z.B. bei Wasser) ist diese Annahme allerdings nicht mehr zwangsläufig gut. Im Rahmen der Co-Oriented Fluid Functional Equation for Electrostatic interactions (COFFEE) wird diese Problematik zum Teil aufgehoben, wodurch die Beschreibung von Stoffen mit anisotropen Wechselwirkungen deutlich verbessert wird. Diese Methode wird am Lehrstuhl weiterentwickelt um sie z.B. auf Mischungen und auf heterogene Systeme, also solche mit Phasengrenze, anwenden zu können und damit komplexere Stoffsysteme für die Grenzflächenthermodynamik zu erschließen als bisher möglich.

Dienen regenerative Quellen zur Produktion von Wertstoffen oder Produkten in der chemischen Industrie, ist dies häufig mit Herausforderungen verbunden, die in dieser Form bei klassischen Systemen selten auftreten. Z.B. kommt es häufig vor, dass einer oder mehrere der an der Produktion beteiligten Stoffe nicht in Reinform erhältlich sind. Dies macht eine experimentelle Bestimmung von deren Eigenschaften schwierig bis unmöglich. Mit den Methoden der molekularen Thermodynamik ist es dennoch möglich bestimmte Eigenschaften vorherzusagen. In diesem Projekt wird die Associating Lattice Cluster Theory (ALCT) verwendet um den Flüssig-Flüssig Zerfall in ternären Systemen vorherzusagen. Anders als bei anderen Methoden können dabei vorhandene experimentelle Informationen ausgenutzt werden um quantitative Vorhersagen zu erreichen, die mit experimentellen Methoden validiert werden.