Die Steuerung großindustrieller Bioreaktoren zählt zu einer der komplexesten Aufgaben in der Prozessindustrie. In den oft riesigen Anlagen entscheiden kleinste Unterschiede bei Temperatur, pH-Wert oder Sauerstoffgehalt über Erfolg oder Misserfolg eines Prozesses. Ein interdisziplinäres Forschungsteam der TU Graz unter der Leitung von Stefan Radl vom Institut für Prozess- und Partikeltechnik hat nun in der Fachpublikation „Chemical Engineering Science“ die Software-Toolbox CLARA vorgestellt, mit der sich die Abläufe in den Reaktoren um das 10.000-Fache schneller simulieren lassen. Gleichzeitig sind die Berechnungen so präzise, dass die Simulationsergebnisse in der Praxis zur Steuerung großskaliger Anlagen eingesetzt werden können, etwa in der Fermentation, der energetischen Nutzung von Biomasse, oder der Polymerproduktion. Entwickelt und finanziert wurde die Lösung im Rahmen des TU Graz-Leadprojekts DigiBioTech.
CLARA (CLustering AlgoRithm Austria) automatisiert die Erstellung sogenannter Modelle reduzierter Ordnung (Reduced Order Models, ROM) mithilfe von Methoden des unüberwachten maschinellen Lernens. Dadurch ist es möglich, detaillierte Reaktionen und Stofftransportprozesse in komplexen Strömungen effizienter zu berechnen. „Bisher kamen für die Berechnungen vor allem Simulationen auf Basis der Computational Fluid Dynamics (CFD) zum Einsatz“, sagt Stefan Radl, „die sind auch sehr genau und detailliert, aber auch sehr rechenintensiv: Simulationen, die reale Prozesse über Tage oder Wochen abbilden, würden eventuell Monate zur Berechnung benötigen.“
Gruppierung von Daten
Kern von CLARA ist ein KI-gestütztes Clustering-Verfahren: Millionen von Datenpunkten aus kürzeren CFD-Simulationen werden automatisch in eine überschaubare Anzahl, zwischen fünf und 50, miteinander verbundener Zonen, sogenannte Kompartments, gruppiert. Was bisher manuell und mit hohem Expertenaufwand erfolgen musste, geschieht nun automatisiert und mathematisch präzise. Selbst bei komplexen Mehrphasenströmungen, bei denen feste, flüssige und gasförmige Stoffströme im Bioreaktor vermischt werden, bleibt die Genauigkeit erhalten.
Der Vorteil dieses Ansatzes liegt in der drastischen Reduktion der Komplexität der zu berechnenden Modelle, während die Ergebnisdaten weiter hohe Aussagekraft haben. So bleiben trotz der stark gesteigerten Berechnungsgeschwindigkeit wichtige physikalische Effekte erhalten: Es können etwa Totzonen im Bioreaktor mit unzureichender Durchmischung oder Bereiche mit hohen Scherkräften weiterhin zuverlässig berücksichtigt werden. Auch der Stoffaustausch zwischen Gas- und Flüssigphasen wird realitätsnah abgebildet, was für biotechnologische Prozesse ein entscheidender Faktor ist.
Genauigkeit bleibt erhalten
Ein besonderer Fokus lag auf der Sicherstellung physikalischer Konsistenz. Vereinfachte Modelle leiden häufig unter Ungenauigkeiten in der Massenbilanz. Wenn etwa ein Organismus in einem Bioreaktor wächst, braucht er ab einem gewissen Punkt mehr Gase und andere Nährstoffe. Speziell bei großen Maßstäben sind vereinfachte Modelle hier wenig aussagekräftig. Die Forschenden der TU Graz entwickelten daher Algorithmen zur Optimierung von ROMs, die eine durchgehende Massenerhaltung gewährleisten. Erste Validierungen anhand analytischer Benchmarks und detaillierter CFD-Daten bestätigen deren hohe Genauigkeit.
„Die Anwendungsmöglichkeiten von CLARA sind vielfältig und reichen von Reaktoren zur CO2-Bindung bis hin Prozessen bei der Fertigung von Batteriezellen“, sagt Stefan Radl. „Besonders großes Potenzial bietet die Technologie für die Entwicklung digitaler Zwillinge, die Prozesse in Echtzeit abbilden und optimieren können. Wir stellen CLARA als Open-Source-Tool nun in einem öffentlichen Repository zur Verfügung. Alle getesteten Features sind darin enthalten, neue Entwicklungen überführen wir nach und nach.“ Bereits im Einsatz ist CLARA im Rahmen einer Dissertation am COMET-Zentrum BEST und beim TU Graz-Spin-off SimVantage.
[Quelle: PA TU Graz vom 11.11.2026]