Numerik partieller Differentialgleichungen und Scientific Computing für biotechnologische Aufarbeitungsprobleme

Die Abteilung für Modellierung und Simulation entwickelt derzeit das “Chromatography Analysis and Design Toolkit” (CADET). Im Kern dieses Werkzeugs steht ein moderner Löser für das sogenannte „General Rate Model“ (GRM) der Festbettchromatographie. Ein gekoppeltes System von partiellen und gewöhnlichen Differentialgleichungen wird mit finiten Volumen und einem BDF-Schema in Ort und Zeit diskretisiert. Parametersensitivitäten werden durch die Lösung symbolischer und algorithmischer Ableitungen des Originalsystems mit beliebiger Genauigkeit berechnet. Der Code ist parallelisiert und mit einem Optimierungsframework gekoppelt, um verschiedene inverse Probleme zu lösen, zum Beispiel Parameterschätzung, Prozessoptimierung und Versuchsplanung.

Projektbeschreibung

In diesem Projekt sollen aktuelle Methoden aus der Numerik und dem Scientific Computing implementiert und getestet werden, zum Beispiel adjungierte Sensitivitätsanalyse und adaptive inexakte Newton-Methoden. Darüber hinaus soll die behandelte Modellklasse erweitert werden. Für diese Aufgaben suchen wir Diplom- und Masterstudenten mit einem soliden Hintergrund in der Numerik partieller Differentialgleichungen und Programmiererfahrung. Wir bieten ein ausgezeichnetes Arbeitsumfeld mit relevanten Anwendungen und einer breiten Datenbasis in einem hochmotivierten und interdisziplinären Team. Biotechnologie-Wissen wird nicht Vorausgesetzt und kann im Laufe des Projektes erworben werden.

Weitere Informationen

Unternehmen

Helmholtz Gemeinschaft

Bereich/Abteilung

IBG-1 - Biotechnologie

Abschlussart

Masterarbeit

Ansprechpartner/in

Dr. Eric von Lieres
Leiter Modellierung und Simulation
Institut für Bio- und Geowissenschaften
IBG-1: Biotechnologie
Forschungszentrum Jülich
52425 Jülich

+49 (2461) 61-2168
e.von.lieres@fz-juelich.de
www.fz-juelich.de/ibg/ibg-1

Branche

Elektrotechnik

Anforderungen

Gesucht werden Diplom- und Masterstudenten mit einem soliden Hintergrund in der Numerik partieller Differentialgleichungen und Programmiererfahrung.

Zusatzinformationen