Mi2Pro – Skalierbare Milli- und Mikroproduktionstechnik zur energieeffizienten, kontinuierlichen Fertigung in der Prozessindustrie

  • Ansprechpartner:

    Kraut, Manfred

  • Förderung:

    Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)

  • Partner:

    Projektträger: Forschungszentrum Jülich GmbH

     

    AURO Pflanzenchemie AG, Braunschweig, Deutschland

    Amino GmbH, Frellstedt, Deutschland

    Merck KGaA, Darmstadt, Deutschland

    Cargill Deutschland GmbH, Krefeld, Deutschland

    Hochschule Mannheim, Mannheim, Deutschland

    Technische Universität Braunschweig, Braunschweig, Deutschland

  • Starttermin:

    01/2017

  • Endtermin:

    12/2019

Ziel des Verbundprojektes Mi²Pro ist es, absatzweise betriebene Produktionsverfahren der Prozessindustrie mit Kapazitäten bis ca. 1000 t/a auf einen kontinuierlichen Betrieb unter Verwendung von milli- und mikroverfahrenstechnischen Komponenten und prozessintegrierten Messverfahren umzustellen.

Projektbeschreibung

Viele Produktionsprozesse in der Prozessindustrie werden absatzweise betrieben. Der Vorteil ist eine flexible Produktion, sowohl zeitlich als auch bezüglich der Zusammensetzung. Die wesentlichen Nachteile sind schwankende Produktqualitäten, geringe Automatisierbarkeit, hoher Reinigungsaufwand (vor allem bei wechselnden Produkten),  Wärmeintegration ist häufig unmöglich das resultiert in einem energetisch ineffizienten Betrieb. Das Verbundprojekt „Skalierbare Milli- und Mikroproduktionstechnik zur energieeffizienten, kontinuierlichen Fertigung in der Prozessindustrie - Mi²Pro“ zielt daher auf die Umstellung von absatzweisen Produktionsverfahren der Prozessindustrie auf einen kontinuierlichen Betrieb unter Verwendung von milli- und mikroverfahrenstechnischen Komponenten und prozessintegrierten Messverfahren.

Die Umsetzung von Batchprozessen in eine energie- und ressourceneffizientere kontinuierliche Prozessführung ist Ziel des Projekts. Dies soll insbesondere durch modulare, gut skalierbare Laboranlagen gekoppelt prozessspektroskopischer Echtzeitanalytik erreicht werden. Die experimentellen Ergebnisse sollen in Modelle und Simulationen einfließen, um Prozessführungskonzepte für eine optimale Prozesskontrolle zu ermöglichen.