Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen

CO₂ GASHYDRATE FÜR NACHHALTIGE ENERGIE- UND KÜHLLÖSUNGEN

Primäre Lärmreduktion an Ventilatoren

Tribologische Untersuchungen im System Öl-Kältemittel-Werkstoff

Elektrische Auskopplung aus einer Expansionsturbine

Untersuchung von Kühlsolen

Akustik und Schwingungen

Kalibrierung von Tieftemperatursensoren

Ressourcenoptimierung und Beschleunigung von Strömungssimulationen mittels künstlicher Intelligenz

Wärmeübergang in Ferro-Nanofluiden unter Magnetfeldeinfluss

Initiierung eines Lithiumkreislaufes – Recycling von Lithiumbromidlösungen aus Absorptionskälteanlagen (ReLiA)

Stoffdatenmodule

Ionokalorische Kälteerzeugung

Thermosyphon mit in situ beschichtetem Verdampfer

Hochtemperatur - Korrosionsinhibitoren zur Sicherung der Erweiterung des Anwendungsbereiches Abwärme nutzender Kälteerzeugung

Luft-Wasser Wärmepumpen

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ML-basierte Module für intelligente TGA-Planungssoftware

INNO-KOM

10/2022 - 02/2025

Dr.-Ing. Thomas Oppelt

+49-351-4081-5321

intelliKL

weltweit nimmt der Einsatz von Kühl- und Klimasystemen stetig zu
Planung und Auslegung bilden Fundament für Behaglichkeit und Energieeffizienz
dynamische Kühllastauslegung nach VDI 2078 basiert auf vielfältigen Einflussfaktoren
berücksichtigt Zusammenspiel von Raum, Anlage und Nutzung
Software nimmt Planern hauptsächlich die Arbeit des Rechnens ab
Finden optimaler Planungslösungen (Art und Kombination von Kühlsystemen, Regelung) bisher aber durch zeitaufwendigen manuellen Variantenvergleich

Verwendung von ML-Verfahren für Ausreißer-detektion, Clustering und Regression
Erstellung von Beispielkonfigurationen
teilautomatisierte Generierung einer umfangreichen Datenbasis für Training und Test der ML-Algorithmen
Erstellung von Blackbox-Modulen zur Anbindung an Planungssoftware
Funktionsnachweis in Praxistests