Third party funded individual grant
Start date : 01.01.2011
End date : 31.12.2012
Die Fermentation und Reifung von Bierwürze erweist sich aufgrund ihrer essentiellen Bedeutung für die Produkt- und Prozessqualität, die innere Logistik und Wirtschaftlichkeit sowie ihrer Komplexität als Schlüsselprozess der Bierproduktion. Sie zeichnet sich durch stark ineinander greifende physikalische, (bio)chemische und mikrobiologische Wechselwirkungen aus. Eine technologische Optimierung führt u.a. zu verkürzten Tankbelegungszeiten, längeren Filterstandzeiten und einer verringerten Nutzung von thermischer Energie zur Kühlung. Dieses Forschungsvorhaben erstellt ein selbstlernendes, intelligentes, adaptives, hybrides Strömungsführungssystems, welches durch die Verknüpfung von Wissen über Konvektionsprozesse sowie technologische, biochemische und physikalische Vorgänge während der Gärung und Reifung trainiert wird. Durch experimentelle Untersuchungen von Konvektionsphänomenen in Modell- und Bierwürzelösungen im Labor- und Industriemaßstab und andererseits durch numerische Simulationen der Mehrphasenströmung (Gas, Feststoff, Flüssigkeit) erfolgt die Generierung einer Datenbasis für das hybride Strömungsführungssystem. Diese wird durch Erkenntnisse über die Interaktionen von Hefestoffwechsel, Stoff- und Wärmetransport mit dem strömungsbedingten Transport innerhalb des Gärtanks ergänzt. Das entstehende hybride Strömungsführungssystem führt zur Erstellung künstlicher neuronaler Netze, die zur online und/oder zur strukturellen Optimierung eingesetzt werden können. Die numerischen Simulationen liefern des Weiteren einen tieferen Einblick in die instationären Vorgänge der Wechselwirkungen von Gasblasen, Hefepartikeln und der umgebenden flüssigen Phase.