Der genaue Zustand von Gasdichtungen im Betrieb in Turbomaschinen ist aufgrund der mangelnden Zugänglichkeit für Messinstrumentierung nur unzureichend bekannt. Deshalb kann es zu erhöhten und unvorhergesehenen Stillstandszeiten und Leckagen kommen, wenn Defekte oder Verschleiß der Dichtungen den fortlaufenden Betrieb verhindern. Um Lebensdauerprognosen und Schadenserkennung der Dichtungen zu ermöglichen, wird am Lehrstuhl für Strömungsmaschinen ein Digitaler Zwilling weiterentwickelt. Die hinterlegten physikalischen und Machine-Learning-Modelle sollen die Überwachung und Lebensdauerprognose anhand von Echtzeit-Betriebsmessdaten ermöglichen.
Das Vorhaben wird in Zusammenarbeit mit dem Institut für Produkt Engineering der Universität Duisburg-Essen und der Siemens Energy Global GmbH & Co. KG durchgeführt. Die Förderung erfolgt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz und die Siemens Energy Global GmbH & Co. KG.
"TurboHyTec - Digital twin for gas seals" Project partner Siemens Energy Global GmbH & Co. KG
The exact condition of gas seals during operation in turbomachinery is insufficiently well known due to the lack of accessibility for measuring instrumentation. This can lead to increased and unforeseen downtimes and leaks if defects or wear of the seals avoid continuous operation. A digital twin is being further developed at the Chair of Turbomachinery to enable service life predictions and damage detection of the seals. The used physical and machine learning models are intended to enable monitoring and service life prediction based on real-time operating measurement data.
The project is being executed in collaboration with the Institute for Product Engineering at the University of Duisburg-Essen and Siemens Energy Global GmbH & Co. KG. Funding is provided by the Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action and the Siemens Energy Global GmbH & Co. KG.
