Doktorand/in für die datenbasierte Auslegung von Kältekreisen für Propan-Wärmepumpen mit Methoden der künstlichen Intelligenz
Universität Freiburg
Deutschland

Wärmepumpen sind die Schlüsseltechnologie für eine erneuerbare Wärmeversorgung zur effizienten Bereitstellung von Wärme aus elektrischem Strom unter Nutzung von Niedertemperatur-Umweltwärmequellen wie Außenluft. Natürliche Kältemittel wie Propan rücken dabei immer mehr in den Entwicklungsfokus, wobei dabei besondere Anforderungen an die Kältemittelreduktion auf Grund der Brennbarkeit  von Propan bestehen.  Im Rahmen des im Januar 2023 startenden Projekts LCR290 werden Austauschlösungen für Gas- und Ölheizungen durch kältemittelreduzierte Propan-Wärmepumpen für den Einsatz in Bestandsgebäuden entwickelt. Das Projekt wird vom Fraunhofer ISE geleitet und durch wissenschaftlich vertiefende Arbeiten an der Uni Freiburg unterstützt.

In vorangegangenen Projekten wurde eine umfangreiche Datenbasis an Messergebnissen von Propan-Wärmepumpen mit reduzierter Kältemittelmenge geschaffen. Diese Datenbasis bietet großes Potential für weitere Erkenntnisgewinne und soll unter Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Kältekreisen, wie z.B. der geeigneten Anzahl von Platten eines Wärmeübertragers oder Verdichtereigenschaften, ausgewertet werden. Dazu sollen insbesondere methodische Betrachtungen zur effizienzoptimierten und kältemittelreduzierten Wärmepumpenentwicklung vertieft werden.

Deine Aufgaben:

• Du wählst geeigneten Methoden der künstlichen Intelligenz für die Beschreibung von Kältekreis und Komponenten (Kompressor, Wärmetauscher, Kältemittel) und vergleichst diese mit physikalischen Modellen.
• Du wertest bestehende Messreihen zu Kältekreisen aus und führst eine Feature-Systematisierung durch, sodass diese Messreihen als Trainingsdaten verwendet werden können.
• Du evaluierst unterschiedliche Methoden und verifizierst die identifizierten Zusammenhänge.
• Du wendest die Methodik zur schnellen effizienzoptimierten Bewertung des Kältekreises und dessen Komponenten an.
• Du betreust Studierende bei der Erstellung von Abschlussarbeiten.
• Du erarbeitest wissenschaftliche Veröffentlichungen und Projektberichte und präsentierst die Ergebnisse bei Projekttreffen und Konferenzen.

Was du mitbringst:

• Du verfügst über ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master) in Ingenieurswissenschaften, Physik, angewandter Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang.
• Du konntest bereits Erfahrung in den Bereichen Thermodynamik, Gebäudetechnik und Künstliche Intelligenz sammeln.
• Idealerweise hast du bereits Kenntnisse in Python und der Datenauswertung.
• Du kannst dich sicher auf Deutsch und Englisch ausdrücken.
• Du bist selbstständiges und sorgfältiges Arbeiten gewohnt und es ist dir wichtig, dich in dein Team einzubringen.

Wir bieten Dir:

Einen attraktiven Arbeitsplatz in einer modernen, hervorragend ausgestatteten Arbeitsumgebung in einer industrienah agierenden Arbeitsgruppe. Die Technische Fakultät der Universität Freiburg bietet eine exzellente Infrastruktur und wissenschaftliche Umgebung für interdisziplinäre Forschung.

Die Stelle ist in der Professur „Solare Energiesysteme“ von Prof. Hans-Martin Henning angesiedelt. Durch die enge Kooperation mit der Abteilung “Wärme- und Kältetechnik” des Fraunhofer Institut für Solare Energiesysteme (ISE) in Freiburg besteht zudem die Möglichkeit direkt auch von der dortigen Infrastruktur zu profitieren und Arbeitsergebnisse schnell in die industrielle Umsetzung zu bringen.