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Entwicklung eines KI-gestützten Online-Sensorsystems zur Echtzeitbestimmung flüchtiger Fettsäuren

Projektbeschreibung

Die Konzentration und Zusammensetzung flüchtiger Fettsäuren (VFA) sind zentrale Indikatoren für den mikrobiellen Stoffwechsel und die Prozessstabilität anaerober Fermentationen. Ihre kontinuierliche und komponentenspezifische Erfassung unter realen Prozessbedingungen stellt jedoch weiterhin eine erhebliche analytische Herausforderung dar. Das Verbundprojekt sensAI untersucht, wie sich membranbasierte Stofftrennung, optische Spektroskopie und datengetriebene Auswertungsverfahren zu einem robusten Online-Messsystem kombinieren lassen. Im Mittelpunkt steht die wissenschaftliche Fragestellung, inwieweit sich einzelne Fettsäuren wie Acetat, Propionat und Butyrat aus komplexen Fermentationsmedien selektiv erfassen und ihre Konzentrationen für eine vorausschauende Prozessführung nutzbar machen lassen.

Hierzu wird ein Membran-Bypass-System entwickelt, das die kontinuierliche Bereitstellung einer analytisch zugänglichen Messphase unabhängig auch von komplexen, feststoffhaltigen Fermentationsmatrices ermöglicht. Die spektroskopische Untersuchung sequenziell selektierter VFA erfolgt insbesondere mittels spektroskopischer und chemometrischer Methoden. Ein weiterer Forschungsschwerpunkt liegt auf dem Einsatz von Machine Learning und hybrider Prozessmodellierung. Multivariate Kalibrierverfahren und datengetriebene Modelle sollen die Quantifizierung einzelner Fettsäuren aus überlagerten Messsignalen ermöglichen. Durch die Verknüpfung der Sensordaten mit reaktionskinetischen Modellen des mikrobiellen Stoffwechsels werden darüber hinaus prädiktive Ansätze zur frühzeitigen Erkennung kritischer Prozesszustände untersucht. Die entwickelten Technologien werden schrittweise unter praxisnahen Bedingungen validiert und in eine Biogaspilotanlage integriert. Langfristiges Ziel ist eine kontinuierliche, wartungsarme Prozessüberwachung als Grundlage für eine bedarfsgerechte Substratdosierung und stabilere Biogasproduktion.

Forschungsschwerpunkte und Methoden

  • Entwicklung und Optimierung eines einfachen und robusten membranbasierten Bypass- bzw. Probenahmesystems
  • Optische Prozessanalytik und spektroskopische Quantifizierung flüchtiger Fettsäuren
  • Chemometrie, multivariate Datenanalyse und Machine Learning
  • Hybride Modellierung und Prognose mikrobieller Prozesszustände
  • Integration und Validierung in realen Bioproduktions- und Biogasprozessen

Projektdaten

Projektlaufzeit: 01.10.2026-30.09.2029

Förderung: Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BMLEH), über die FNR e.V.

Förderkennzeichen: 2224NR128A

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Nils Tippkötter

Projektkoordination: Institut für Bioverfahrenstechnik, TU Braunschweig

Projektpartner: PlanET Biogas GmbH

Assoziierter Partner: Spectral Service AG

Wissenschaftliche Zusammenarbeit Instrumentelle Analytik (Prof. Monakhova) und Biogasgruppe NOWUM-Energy, FH Aachen

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