Wissenschaftlicher Mitarbeiter

KWT-A 110

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Sprechstunde: nach Vereinbarung

• Dynamische Echtzeit-Optimierung unter Unsicherheiten mit datengetriebenen Wahrscheinlichkeitsbeschränkungen
• Datengetriebene Modellierung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten
• Datengetriebene Modellierung dynamischer Systeme

• ChemEFlex-Projekt
• Zielsetzung: Bewertung der Flexibilisierungspotenziale elektrochemischer Verfahren in der chemischen Industrie am Beispiel der Chlor-Alkali-Elektrolyse
• Förderung: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)

• Website des ChemEFlex-Projekts
• ChemEFlex auf ResearchGate

• Teil der Entwicklung der OptiPAL-Suite, eines OPC/UA-basierten Tools für Online-Anwendungen von Parameter- und Zustandsschätzung sowie Optimale Versuchsplanung für Mini-Plants
• Teil der Entwicklung eines Frameworks zur Identifizierung von dynamischen, nichtlinearen Systemen

• Prozesssimulation
• Labor PAD

Veröffentlichungen:

J. Weigert, C. Hoffmann, E. Esche, J.-U. Repke (2020): Enabling Dynamic Real-Time Optimization under Uncertainty using Data-Driven Chance Constraints, Computer Aided Chemical Engineering 48, 1189-1194, doi: 10.1016/B978-0-12-823377-1.50199-3.

A. T. Penteado, E. Esche, J. Weigert, J.-U. Repke (2020): A Framework for Stochastic and Surrogate-Assisted Optimization using Sequential Modular Process Simulators, Computer Aided Chemical Engineering 48, 1903-1908, doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823377-1.50318-9.

C. Hoffmann, J. Weigert, E. Esche, J.-U. Repke (2020): Integration of Design and Operation Using Dynamic Perturbation and Chance Constraints with Unscented Transform, Computer Aided Chemical Engineering 48, 751-756, doi: 10.1016/B978-0-12-823377-1.50126-9.

B. H. Löwgren, J. Weigert, E. Esche, J.-U. Repke (2020): Uncertainty Analysis for Data-Driven Chance-Constrained Optimization, Sustainability 12, 2450, doi: https://doi.org/10.3390/su12062450.

C. Hoffmann, J. Weigert, E. Esche, J.-U. Repke (2020): A pressure-driven, dynamic model for distillation columns with smooth reformulations for flexible operation, Computers and Chemical Engineering 142, 107062, doi: 10.1016/j.compchemeng.2020.107062.

F. Klaucke, C. Hoffmann, M. Hofmann, G. Tsatsaronis (2020): Impact of the chlorine value chain on the demand response potential of the chloralkali process, Applied Energy 276, 115366, doi: 10.1016/j.apenergy.2020.115366.

C. Hoffmann, J. Weigert, E. Esche, J.-U. Repke (2019): Towards Demand-side Management of the Chlor-alkali Electrolysis: Dynamic, Pressure-driven Modeling and Model Validation of the 1,2-Dichloroethane Synthesis, Chemical Engineering Science 214, 115358, doi: 10.1016/j.ces.2019.115358.

C. Hoffmann, E. Esche, J.-U. Repke (2019): Integration of Design and Control Based on Large-Scale NLP Reformulations and an Optimal Economic NMPC, Computer Aided Chemical Engineering 47, 125-130, doi: 10.1016/B978-0-12-818597-1.50021-7

J. Weigert, E. Esche, C. Hoffmann, J.-U. Repke (2019): Generation of Data-Driven Models for Chance-Constrained Optimization, Computer Aided Chemical Engineering 47, 311-316, doi: 10.1016/B978-0-12-818597-1.50049-7

E. Esche, J. Weigert, T. Budiarto, C. Hoffmann, J.-U. Repke (2019): Optimization Under Uncertainty Based on a Data-driven Model for a Chloralkali Electrolyzer Cell, Computer Aided Chemical Engineering 46, 577-582, doi: 10.1016/B978-0-12-818634-3.50097-7

T. Budiarto, J. Weigert, C. Hoffmann, E. Esche, J.-U. Repke (2019): Evaluation of Discretization Methods for Modeling the Chloralkali Membrane Process, Computer Aided Chemical Engineering 46, 589-594, doi: 10.1016/B978-0-12-818634-3.50099-0

C. Hoffmann, J. Weigert, E. Esche, J.-U. Repke (2019): Parameter Estimation for Thermodynamic Models Using an Identifiability Analysis and Subset Selection, Computer Aided Chemical Engineering 46, 583-588, doi: 10.1016/B978-0-12-818634-3.50098-9

C. Hoffmann und J. Weigert, T. Budiarto, E. Esche, J.-U. Repke (2018): Demand-Response-Potenziale elektrochemischer Verfahren am Beispiel der Chlor-Alkali-Elektrolyse, Chemie Ingenieur Technik 90, 1166-1166.

J. Weigert, M. Illner, E. Esche, J.-U. Repke (2018): Development of a State Estimation Environment for the Optimal Control of a Mini-Plant for the Hydroformylation in Microemulsions, Chemical Engineering Transactions 70, 973-978, doi: 10.3303/CET1870163.

Vorträge:

E. Esche, J. Weigert, G. Brand Rihm, B. You, C. Hoffmann, J.-U. Repke (2020): Evaluation of Semi-supervised Regression for Application in Digital Twins of Chemical Processes, Jahrestreffen der Fachgemeinschaft Prozess-, Apparate- und Anlagentechnik (PAAT), 09.-10. November, Deutschland.

J. Weigert, C. Hoffmann, E. Esche, J.-U. Repke (2020): Enabling Dynamic Real-Time Optimization under Uncertainty using Data-Driven Chance Constraints, ESCAPE-30, 30. August-02. September, Mailand, Italien.

C. Hoffmann, J. Weigert, E. Esche, J.-U. Repke (2020): Integration of Design and Operation Using Dynamic Perturbation and Chance Constraints with Unscented Transform, ESCAPE-30, 30. August-02. September, Mailand, Italien.

C. Hoffmann, S. Prieto Romaña, J. Weigert, J.-U. Repke (2020): Dynamische, druckgetriebene Modellierung von Bodenkolonnen ohne Gleichungsumschaltungen – ein Relaxationsansatz, Jahrestreffen der ProcessNet-Fachgruppen Fluidverfahrenstechnik, Adsorption und Extraktion, 26.-28. Februar, Berchtesgaden, Deutschland.

V. Kozachynskyi, S. Bublitz, M. Illner, J. Weigert, C. Hoffmann, E.Esche, J.-U. Repke (2019): Enabling fast-track process development with MOSAICmodeling and the OptiPAL Suite, Jahrestreffen der Fachgemeinschaft Prozess-, Apparate- und Anlagentechnik (PAAT), 4.-5. November, Dortmund, Deutschland.

V. Kozachynskyi, S. Bublitz, M. Illner, J. Weigert, C. Hoffmann, E. Esche, J.-U. Repke (2019): OPC UA-based Concept for Online Implementation of Model-based Advanced Process Control Tools, ECCE-12, 15.-19. September, Mailand, Italien.

C. Hoffmann, J. Weigert, E. Esche, J.-U. Repke (2019): Parameter Estimation for Thermodynamic Models Using an Identifiability Analysis and Subset Selection, ESCAPE-29, 16.-19. Juni, Eindhoven, Niederlande.

C. Hoffmann, J. Weigert, E. Esche, J.-U. Repke (2019): Dynamische, druckgetriebene Kolonnenmodellierung und -simulation am Beispiel der 1,2-Dichlorethanproduktion, Jahrestreffen der ProcessNet-Fachgruppen Fluidverfahrenstechnik und Membrantechnik, 27.-29. März, Potsdam, Deutschland.

V. Kozachynskyi, S. Bublitz, M. Illner, J. Weigert, C. Hoffmann, E. Esche, J.-U. Repke (2018): Conceptual data model based on an OPC UA architecture, its benefits and implementation, Jahrestreffen der Fachgemeinschaft Prozess-, Apparate- und Anlagentechnik (PAAT), 12.-13. November, Köln, Deutschland.

C. Hoffmann, J. Weigert, T. Budiarto, E. Esche, J.-U. Repke (2018): Demand-response Potenziale elektrochemischer Verfahren am Beispiel der Chlor-Alkali-Elektrolyse, ProcessNet-Jahrestagung und 33. Dechema-Jahrestagung der Biotechnologen, 10.-13. September, Aachen, Deutschland.

J. Weigert, M. Illner, E. Esche, J.-U. Repke (2018): Development of a State Estimation Environment for the Optimal Control of a Mini-Plant for the Hydroformylation in Microemulsions, PRES-21, 25.-29. August 2018, Prag, Tschechien

Poster:

A. T. Penteado, E. Esche, J. Weigert, J.-U. Repke (2020): A Framework for Stochastic and Surrogate-Assisted Optimization using Sequential Modular Process Simulators, ESCAPE-30, 30. August-02. September.

B. H. Löwgren, J. Weigert, E. Esche, J. –U. Repke (2019): Improving Uncertainty Modelling for a Chance-Constrained Optimization Framework, PRES-22, 20.-23. Oktober.

J. Weigert, E. Esche, C. Hoffmann, J.-U. Repke (2019): Generation of Data-Driven Models for Chance-Constrained Optimization, FOCAPD, 14.-18. Juli.

C. Hoffmann, E. Esche, J.-U. Repke (2019): Integration of Design and Control Based on Large-Scale NLP Reformulations and an Optimal Economic NMPC, FOCAPD, 14.-18. Juli.

T. Budiarto, J. Weigert, C. Hoffmann, E. Esche, J.-U. Repke (2019): Evaluation of Discretization Methods for Modeling the Chloralkali Membrane Process, ESCAPE-29, 16.-19. Juni.

E. Esche, J. Weigert, T. Budiarto, C. Hoffmann, J.-U. Repke (2019): Optimization Under Uncertainty Based on a Data-driven Model for a Chloralkali Electrolyzer Cell, ESCAPE-29, 16.-19. Juni.