Hybride semi‐parametrische Modellierung der thermooxidativen Stabilisierung von PAN‐Precursorfasern. Issue 6 (5th January 2022)

• Record Type: Journal Article
• Authors: Mädler, Jonathan; Richter, Benjamin; Wolz, Daniel S. J.; Behnisch, Thomas; Böhm, Robert; Jäger, Hubert; Gude, Maik; Urbas, Leon
• Is Part Of: Chemie Ingenieur Technik. Volume 94:Issue 6(2022)
• Page Start: 889
• Page End: 896
• Publication Date: 2022-01-05
• Subjects: Gray‐Box‐Modellierung -- Hybride Modellierung -- Polyacrylnitril -- Stabilisierung; Gray‐box modeling -- Hybrid modeling -- Polyacrylonitrile -- Stabilization; Chemical engineering -- Patents -- Periodicals; Chemical engineering -- Periodicals; Chemical industry -- Periodicals; Chemistry, Technical -- Periodicals; 660.05
• DOI: 10.1002/cite.202100072
• Languages: English
• ISSNs: 0009-286X

Abstract

Abstract: Kohlenstofffasern sind aufgrund ihrer hohen massespezifischen mechanischen Belastbarkeit ein unverzichtbarer Werkstoff im Leichtbau. Diese werden mittels eines zeitaufwendigen, thermooxidativen Stabilisierungs‐ und eines inerten Carbonisierungsprozesses hergestellt. Bedingt durch die kommerziell dominierte Forschung basiert der Großteil der veröffentlichten Optimierungsansätze für diese Prozessschritte bis heute auf unvollständigen, empirischen oder nicht‐parametrischen, datengetriebenen Modellen. In der vorliegenden Arbeit werden hybride semi‐parametrische Ansätze unter Berücksichtigung der Eigenschaften des Precursorsystems und der Prozessparameter für die Modellierung des Stabilisierungsprozesses untersucht. Abstract : Es werden parametrische und hybride semi‐parametrische Modellierungsansätze für die thermooxidative Stabilisierung von Precursorfasern diskutiert. Dabei dient eine konvexe Hülle als Entscheidungskriterium für die Umschaltung zwischen Teilmodellen. Der Modellierungsansatz ist ein Schritt zur maßgeschneiderten Herstellung von Carbonfasern. Abstract: Carbon fibers are an indispensable material in lightweight construction due to their mass‐specific mechanical load capacity. These are produced by means of a time‐consuming, thermo‐oxidative stabilization process and an inert carbonization process. Due to commercially dominated research, the majority of published optimization approaches for these process steps to date is based on incomplete, empirical or non‐parametric, data‐driven models. In the present work, hybrid semi‐parametric approaches considering the properties of the precursor system and the process parameters are investigated for modeling of the stabilization process.