Development of automated software for analysis and simulation of the reverse water-gas-shift reaction

Die anhaltende Klimakrise und die zunehmende CO2-Konzentration in der Atmosphäre sind zu einer der größten Herausforderungen unserer Zeit geworden. Als Konsequenz hat die Entwicklung von nachhaltigen Energietechnologien, wie z. B. Power-to-Liquid (PtL)-Verfahren, großes wissenschaftliches und industrielles Interesse auf sich gezogen. Die reverse water-gas shift Reaktion (rWGS) spielt eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von CO2 in wertvolle Zwischenprodukte oder Produkte. Diese Masterarbeit befasst sich die Entwicklung und Implementierung eines integrierten und automatisierten Arbeitsablaufs für die Bewertung der Gaszusammensetzung und Reaktionsperformance in rWGS-Experimenten. Sie stellt eine reproduzierbare Datenverbindung zwischen experimenteller Datenerfassung, Kalibrierungsverfahren und einem Simulationswerkzeug. Eine auf Python basierende Datenkalibrierungsmethode, die die verallgemeinerte Kleinste-Quadrate-Regression nutzt, wird auf die Rohdaten der experimentellen Ergebnisse mit einer entsprechenden Fehlerfortpflanzung angewendet. Darüber hinaus wird in dieser Studie ein Simulationswerkzeug für die rWGS und andere ähnliche Reaktionen vorgestellt. Das Tool dient als Voruntersuchung der Produktzusammensetzung für die rWGS-Reaktion und hilft bei der Identifizierung potenzieller Nebenprodukte. Die Ergebnisse der Studie unterstreichen die Effektivität der Prozessautomatisierung zur Verbesserung des Datenmanagements, was nicht nur die Forschung zur CO2-Nutzung und nachhaltigen Kraftstoffproduktion in der PtL-Technologie unterstützt sondern auch die effiziente Berechnung und den Vergleich von Katalysatorperformance Kennzahlen, einschließlich Umsatz, Ausbeute und Selektivität.