Computer Aided Molecular Design für Biokraftstoffe

Abstract:
Mit den Forschungsarbeiten im Excellenzcluster Tailor Made Fuels from Biomass der RWTH Aachen soll ein neuer Treibstoff für zukünftige Verbrennungsmotoren gefunden werden, der sich aus nachwachsenden Rohstoffen effizient gewinnen lässt. Allerdings ist dabei noch unklar, welche Zielmoleküle - unter den gegebenen Randbedingungen - überhaupt anzustreben sind.

Diese Frage lässt sich mit Hilfe des sogenannten Computer Aided Molecular Designs (CAMD) beantworten. Hier werden gewünschte Eigenschaften definiert und entsprechende Moleküle auf Basis von Gruppenbeitragsmethoden gefunden. Hierzu sind zunächst die Definition geeigneter Gruppen, sowie die Auswahl an passenden Gruppenbeitragsmethoden entscheidend. Aus diesen Gruppen soll dann in einem optimierungsbasiertem Ansatz ein geeignetes Molekül gefunden werden. Dazu ist es notwendig, ein MINLP Optimierungsproblem zu formulieren, in dem die Berechnungen physikalisch sinnvoller Moleküle durch entsprechende Nebenbedingungen erzwungen werden. Ein solches Modell ist in der Literatur vorhanden. Es wurde an die Aufgabenstellung angepasst und in der Entwicklungsumgebung GAMS implementiert.

Ziel der Arbeit ist es, in intensiver Zusammenarbeit mit den Projektpartnern, weitere Anforderungen an einen neuen Kraftstoffe zu definieren und das strukturierte Auffinden der besten Kraftstoffkomponenten zu ermöglichen.

In der vorliegenden Arbeit konnte gezeigt werden, dass mit Hife von CAMD erste Kandidatenmoleküle identifiziert werden können. Dabei hat die Wahl des zu optimierenden Kriteriums (Gütefunktion) einen großen Ein uss auf die Realisierbarkeit der molekularen Struktur.