Simulation der Stoff- und Wärmetransportvorgänge bei der Schnellpyrolyse von Lignocellulose im Doppelschneckenmischreaktor

Diese Arbeit betrachtet die Transportvorgänge bei der Pyrolyse von Biomasse in der PYTHON – einer Technikumsanlage mit einer maximalen Kapazität von 20 $kg\ h^{-1}$ Biomasse. Erste Untersuchungen zu dieser Thematik wurden von Kornmayer [1] durchgeführt. Im Zuge seiner Dissertation erfolgte eine Charakterisierung der Pyrolyse im Doppelschneckenmischreaktor der PYTHON-Versuchsanlage anhand eines Blackbox-Verfahrens, d.h. der Betrachtung der ein- und ausgehenden Massen- und Energieströme, ohne nähere Betrachtung der inneren Vorgänge. Daran anknüpfend betrachtet diese Arbeit die Stoff- und Energietransportvorgänge im Doppelschnecken-mischreaktor. Aufgrund der Reaktionsbedingungen von 500 $°C$, der Reaktivität der Produkte und der unbekannte Einfluss der Geometrie auf das Partikelverhalten, ist es nicht möglich komplexere Messungen am Reaktor im Betrieb durchzuführen. Aus diesem Grund wurde ein numerischer Ansatz gewählt. In einem ersten Schritt wurde das Misch- und Transportverhalten der beteiligten Feststoffpartikel im Doppelschneckenmischreaktor mittels Diskrete-Elemente-Methode untersucht. Im Vorfeld wurden mehrere Schritte zur Optimierung der Simulationsqualität unternommen. Zunächst wurde im Rahmen einer Charakterisierung von Weizenstroh die Partikeldichte, d.h. die Materialdichte inklusive Porenvolumen, die Partikelgrößenverteilung und die Partikelform ermittelt. Weitere Parameterstudien hatten die Optimierung der Reib- und Rollreibwerte zum Ziel. Darüber hinaus wurden Modelle angepasst, um den Wärmeübergang nach Schlünder [2] effektiv approximieren zu können. Unter diesen Vorbetrachtungen wurden Studien für einen Werkzeug-Froude-Bereich von 0.1 3 $rpm$) konnte eine leichte Entmischung beobachtet werden. Des Weiteren ist die Verweilzeit in diesem Bereich nicht ausreichend, um den Wärmeübergang abzuschließen, sodass ein Wärmeübergang selbst am Reaktorende erkennbar war. Generell konnte beobachtet werden: je höher die Drehzahl, desto höher der Wärmeübergangskoeffizient und desto niedriger die Verweilzeit, sodass ein Wert von 2.5 $rpm$ einen guten Kompromiss darstellt. Bei allen Untersuchungen des aktuellen Aufbaus konnte eine nachteilige Rückvermischung des Wärmeträgers in den Biomasse-Transportbereich festgestellt werden. Ein Effekt, der bei vertauschter Biomasse-/Wärmeträgerzugabereihenfolge, d.h. Biomasse zu Wärmeträger, nicht beobachtet werden konnte. Vorhergehende Erkenntnisse in Bezug auf Verweilzeit, Wärmeübergang und Verblockung konnten ohne Einschränkung auf die vertauschte Zugabereihenfolge übertragen werden. Jedoch zeigte sich bei 2 $rpm$, dass der Mischeffekt des Reaktors zu schwach ausfällt, sodass sich ein kompaktes Paket bildet, das in Schlieren durch den Reaktor wandert und den Wärmeübergang auf diese Weise hemmt. Weitere Studien bzgl. des Biomasse-/Wärmeträgerverhältnisses bestätigen den zu erwartenden Sachverhalt. D.h. mit sinkendem Biomasseanteil steigt der maximale Wärmeübergangskoeffizient. Jedoch wird auch ersichtlich, dass mit sinkendem Biomasseanteil die Rückvermischung zum dominanten Effekt beim Wärmeübergang wird. D.h. Wärmeträger dringen bis in den Biomassezugabebereich und geben auf dem Weg dorthin ihre thermische Energie an die Biomasse ab, wodurch die Temperaturdifferenz zwischen Biomasse und Wärmeträger sinkt. Die bisherigen Untersuchungen wurden unter Vernachlässigung der Reaktionstechnik oder der fluiden Phase unternommen. Um beide Effekte betrachten zu können, musste in die DEM-Simulation ein Reaktionsmodell implementiert und dies um die Strömungssimulation erweitert werden. Dazu wurde die inkompressible Strömungsbehandlung (cfdemSolverPiso) um die Kompressibilität erweitert und mit einem PaSR-Reaktionsmodell (Partially stirred reactor) kombiniert. Darüber hinaus wurden mehrere Methoden zur Darstellung der co-rotierenden, ineinander kämmenden Schnecken getestet. Nur ein einziges Verfahren - das Brinkmann-Strafverfahren, erfüllte die Anforderungen an Stabilität und Genauigkeit und wurde implementiert. Darüber hinaus wurde eine zweistufige Studie bzgl. der Reaktionstechnik bei der Pyrolyse von Weizenstroh durchgeführt, mit dem Ziel ein geeignetes Reaktionsnetzwerk und die dazugehörenden Parameter zu bestimmen. Dazu wurden Methoden der Parameterschätzung gewählt, um die Reaktionsparameter anhand einer TG-Analyse und die molaren Massen der Pyrolyseprodukte anhand der Verweilzeitverteilung in einem semikontinuierlichen Bach-Pyrolysereaktor, zu bestimmen. Die Modellgüte war in beiden Fällen $R^2$>0.91. Aufgrund des numerischen Aufwandes wurde nur eine Simulation bei 2 $rpm$ durchgeführt. Dabei konnte ein Massen- und Energieverlust von rund 10$$ beim Übertrag von DEM auf CFD beobachtet werden konnte. Dies ist auf eine Interaktion mit dem Brinkmann-Strafverfahren zurück zu führen. Dennoch konnte beobachtet werden, dass die Rückvermischung bis in den nicht-begleitbeheizten Biomasse-Transportbereich hineinragt und dort zu einer nachteiligen Abkühlung der Wärmeträger führt. Des Weiteren konnte ein lokaler Versatz des Wasser-Verdampfungsbereichs und des Reaktionsbereichs festgestellt werden, sodass durch eine Modifikation des Auslassbereichs Einfluss auf die Produktqualität genommen werden kann. Eine Betrachtung des Reaktionsverlaufes im Reaktor zeigt, dass die Verweilzeit nicht ausreicht, um Biomasse vollständig zu zersetzen. Weder beim thermisch stabilen Lignin, noch bei der Cellulose konnte eine wesentliche Zersetzung beobachtet werden. Eine Sensitivitätsanalyse der Reaktionskinetik, bei der Reaktionen mit konstanten Temperaturen und in einem breiten Temperaturbereich betrachtet wurden, bestätigt diese Aussage. TG-Analysen weisen Heizraten von bis zu 50 $K\ min^{-1}$ auf. Bei der Schnellpyrolyse von Biomasse können Heizraten von über 500 $K\ s^{-1}$ beobachtet werden, sodass ein abweichendes Reaktionsverhalten durch den Übertrag von TGA auf die Schnellpyrolyse nicht auszuschließen ist. Jedoch weisen die aktuellen Daten darauf hin, dass eine Verlängerung der Verweilzeit im Reaktor erforderlich ist. Diese kann aufgrund der engen optimalen Betriebsbedingungen nur durch eine Verlängerung des Reaktors erzielt werden

Kinetics of the AlCl₃ catalyzed xylan hydrolysis during Methanosolv pulping of beech wood

In this work the kinetics of the AlCl3 catalyzed xylan hydrolysis during Methanosolv pulping of beech wood is investigated in the range of 150 to 170 [degree]C. Herein the focus lies on the maximization of the furfural yield. Therefore the kinetic rate constants of the xylan hydrolysis{,} the degradation of monomeric sugars to furfural and byproducts and the degradation of furfural are presented. They are compared with literature data. The yield of furfural is limited to about 45% (mol/mol). At lower temperatures the degradation of monomeric sugars to byproducts and at higher temperatures the degradation of furfural is favoured. The catalyst concentration has almost no influence on the selectivity

Learning Scheduling Algorithms for Data Processing Clusters

Efficiently scheduling data processing jobs on distributed compute clusters requires complex algorithms. Current systems, however, use simple generalized heuristics and ignore workload characteristics, since developing and tuning a scheduling policy for each workload is infeasible. In this paper, we show that modern machine learning techniques can generate highly-efficient policies automatically. Decima uses reinforcement learning (RL) and neural networks to learn workload-specific scheduling algorithms without any human instruction beyond a high-level objective such as minimizing average job completion time. Off-the-shelf RL techniques, however, cannot handle the complexity and scale of the scheduling problem. To build Decima, we had to develop new representations for jobs' dependency graphs, design scalable RL models, and invent RL training methods for dealing with continuous stochastic job arrivals. Our prototype integration with Spark on a 25-node cluster shows that Decima improves the average job completion time over hand-tuned scheduling heuristics by at least 21%, achieving up to 2x improvement during periods of high cluster load

Деякі проблеми використання тимчасово зайнятих земель

<div><p>Glucocorticoid induced-leucine zipper (GILZ) has been shown to be induced in cells by different stimuli such as glucocorticoids, IL-10 or deprivation of IL-2. GILZ has anti-inflammatory properties and may be involved in signalling modulating apoptosis. Herein we demonstrate that wildtype <em>Yersinia enterocolitica</em> which carry the pYV plasmid upregulated GILZ mRNA levels and protein expression in epithelial cells. Infection of HeLa cells with different <em>Yersinia</em> mutant strains revealed that the protease activity of YopT, which cleaves the membrane-bound form of Rho GTPases was sufficient to induce GILZ expression. Similarly, <em>Clostridium difficile</em> toxin B, another bacterial inhibitor of Rho GTPases induced GILZ expression. YopT and toxin B both increased transcriptional activity of the GILZ promoter in HeLa cells. GILZ expression could not be linked to the inactivation of an individual Rho GTPase by these toxins. However, forced expression of RhoA and RhoB decreased basal <em>GILZ</em> promoter activity. Furthermore, MAPK activation proved necessary for profound GILZ induction by toxin B. Promoter studies and gel shift analyses defined binding of upstream stimulatory factor (USF) 1 and 2 to a canonical c-Myc binding site (E-box) in the <em>GILZ</em> promoter as a crucial step of its trans-activation. In addition we could show that USF-1 and USF-2 are essential for basal as well as toxin B induced GILZ expression. These findings define a novel way of <em>GILZ</em> promoter trans-activation mediated by bacterial toxins and differentiate it from those mediated by dexamethasone or deprivation of IL-2.</p> </div

Design and Implementation of a Framework for Software-Defined Middlebox Networking

Increasingly, middleboxes are being deployed as software components and, with the advent of software defined networking, can be deployed at arbitrary locations. However, existing approaches for controlling the operations of middleboxes continue to be rudimentary and ad hoc. As such, a variety of dynamic network control scenarios that are crucial to enhancing the security, availability and performance of enterprise applications cannot be realized today. In this paper, we ask: what is the right way to exercise unified control over the actions of middlebox that enables sophisticated dynamic network control scenarios? Inspired by SDN, we argue that a software-defined middlebox networking (SDMBN) framework?which provides fine-grained, programmatic control over all MB state in concert with control over the network?is the answer to this question. Thus, we present the design and implementation of OpenMB. OpenMB consists of slightly modified middleboxes that expose a southbound API for importing/exporting middlebox state, a middlebox controller that implements a northbound API to define how state can be accessed or placed, and scenario-specific control applications that orchestrate middlebox and network changes in tandem

Altruistic Scheduling in Multi-Resource Clusters

Abstract Given the well-known tradeoffs between fairness, performance, and efficiency, modern cluster schedulers often prefer instantaneous fairness as their primary objective to ensure performance isolation between users and groups. However, instantaneous, short-term convergence to fairness often does not result in noticeable long-term benefits. Instead, we propose an altruistic, long-term approach, CARBYNE, where jobs yield fractions of their allocated resources without impacting their own completion times. We show that leftover resources collected via altruisms of many jobs can then be rescheduled to further secondary goals such as application-level performance and cluster efficiency without impacting performance isolation. Deployments and large-scale simulations show that CARBYNE closely approximates the stateof-the-art solutions (e.g., DRF [27]) in terms of performance isolation, while providing 1.26× better efficiency and 1.59× lower average job completion time