Goal-oriented optimal experimental design for reactive chemical systems

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Die Gestaltung und Steuerung chemischer Prozesse erfordert prädiktive Modelle, die die physikalisch-chemischen Interaktionen präzise abbilden. Trotz systematischer Modellierungsansätze bleibt die Validierung dieser Modelle aufwendig, insbesondere aufgrund des experimentellen Aufwands zur Datengenerierung. Optimaler Versuchsplanung (OED) kann diesen Aufwand reduzieren. Diese Arbeit untersucht, wie prädiktive Modelle komplexer chemischer Prozesse mit minimalem experimentellen Aufwand entwickelt werden können. Kapitel 2 erörtert die Modellierung komplexer chemischer Systeme und die damit verbundenen Herausforderungen. Eine Methodik zur Modellierung allgemeiner chemischer Systeme mit heterogener Dynamik wird vorgestellt, die auf der Indexreduktion eines differential-algebraischen Gleichungssystems basiert. Die Anwendung wird anhand der Michelis-Menten-Kinetik und der Benzoesäure-methylesterhydrierung demonstriert. Kapitel 3 behandelt die optimale Versuchsplanung zur Parameterschätzung mit begrenzten Fehlern, basierend auf einer Bilevel-Optimierung. Eine verbesserte Lösungsmethode wird präsentiert, die eine globale Lösung des min-max bilevel OED Problems garantiert. Kapitel 4 entwickelt die OED-Formulierung weiter, um den Einsatzzweck des Prozesses zu optimieren, was zur Methode OED-OPD führt. Diese resultiert in einem min-max-min Problem, das an zwei Fallstudien demonstriert wird, wobei die Vorteile gegenüber klassischen OED-Metho