Wissenschaftliche Mitarbeitende im Projekt "Smarte Batchprozesse im Energiesystem der Zukunft"

Die ausgeschriebene Stelle ist in dem von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderten Verbundprojekt „Smarte Batchprozesse im Energiesystem der Zukunft“ verankert. Die Prozessindustrie gehört mit 11% des Strombedarfs zu den großen Verbrauchern elektrischer Energie in Deutschland. Für das Gelingen der Energiewende ist eine Umstellung der Prozessindustrie auf eine regenerative Energieversorgung daher von maßgeblicher Bedeutung. Heute wird der Strombedarf der Prozesse nachfrageorientiert gedeckt. Zukünftig müssen die Prozesse dagegen mit einer variablen regenerativen Stromversorgung orientiert am Stromangebot in flexibler Weise betrieben werden können. Für die Auslegung und den Betrieb der Prozesse unter diesen Randbedingungen werden grundlegend neue Methoden benötigt. In dem Projekt nimmt sich ein interdisziplinäres Team aus Elektrotechnik, Verfahrenstechnik, Chemie und Wirtschaftswissenschaften diesem zukunftsorientierten Forschungsthema an. Nähere Informationen zu dem Projekt finden sich unter https://rptu.de/pr-marketing/news/nachhaltigkeit-im-blick-kaiserslauterer-forschende-erhalten-millionen-foerderung-der-carl-zeiss-stiftung

Der Schwerpunkt der ausgeschriebenen Stelle liegt auf der Entwicklung lernender modellprä­diktiver Regelungsmethoden für das Energie- und Thermomanagement in chemischen und biotechnologischen Prozessen mit regenerativer Energieversorgung. Zu den Aufgaben gehören die Entwicklung von Multi­domänenmethoden für eine holistische Modellierung von Prozessen und Energiesystemen, die Ent­wicklung lernender modellprädiktiver Regelungsmethoden für das Energie- und Thermomanagement in regenerativ versorgten Batchprozessen einschließlich zugehöriger modell- und KI-basierter Prädik­tionsalgorithmen und die Erbprobung der entstandenen Methoden in verschiedenen chemischen und biotechnologischen Demonstratoren. Eine Promotion im Rahmen der Tätigkeit wird ausdrücklich be­grüßt. Weitere Aufgaben liegen im Projektmanagement und der engen Kooperation mit den Projekt­partnern aus der Wissenschaft und Wirtschaft.

• Überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder ver­gleichbarer Abschluss) der Fachrichtung Elektrotechnik, Maschinenbau, Verfahrens­technik, Chemieingenieurwesen oder Mathematik
• Sehr gute Kenntnisse der Regelungstechnik
• Sehr gute Kenntnisse der Programmierung in MATLAB und Python
• Kenntnisse des maschinellen Lernens und der zugehörigen Frameworks vorteilhaft
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, gute Deutschkenntnisse vorteilhaft
• Spaß an der eigenständigen Entwicklung und Erprobung innovativer Methoden und der Arbeit in einen interdisziplinären Team