Exzellenzcluster ‘Fuel Science Center – Adaptive Umwandlungssysteme für erneuerbare Energie- und Kohlenstoffquellen’

  Bio-hybrid Fuels Urheberrecht: R.-A. Eichel Bio-hybrid Fuels

Die zunehmende Verfügbarkeit nicht-fossiler Energietechnologien eröffnet beispiellose Chancen zur Neugestaltung der Schnittstellen energetischer und stofflicher Wertschöpfungsketten für eine nachhaltige Zukunft. Die Grundlagenforschung des Exzellenzclusters „Das Fuel Science Center – Adaptive Umwandlungssysteme für erneuerbare Energie- und Kohlenstoffquellen“ (FSC) schafft die Basis für die integrierte Umwandlung von erneuerbarer Elektrizität mit biomassebasierten Rohstoffen und CO2 zu flüssigen Energieträgern mit hoher Energiedichte („Bio-hybrid Fuels“), die eine hocheffiziente und saubere Verbrennung ermöglichen. Im FSC werden Erkenntnisse und wissenschaftliche Methoden erarbeitet, um die motorische Verbrennung fossiler Kraftstoffe durch adaptive Produktions- und Antriebs-systeme auf Basis regenerativer Energie- und alternativer Kohlenstoffquellen unter dynamischen Randbedingungen zu ersetzen.

Die aktuelle Forschung zu erneuerbaren Treibstoffen konzentriert sich auf Ersatzkraftstoffe für die heutige Motorentechnologie. Als Kohlenstoffquelle dient dabei entweder nachhaltig erzeugte Biomasse oder CO2 für E-Fuels. Das FSC geht in seinem konvergenten Ansatz zu Bio-hybrid Fuels weit darüber hinaus und schafft die wissenschaftlichen Grundlagen für ein integriertes Design von Produktionsprozessen und Motorentechnik. Adaptive technologische Lösungen werden angestrebt, um auf die zunehmende Diversifizierung der Energie- und Rohstoffversorgung und Veränderungen des Mobilitätssektors reagieren zu können. Zur Realisierung flexibler und ökonomischer Wertschöpfungsketten wird dabei die (elektro-)katalytische Produktion von Energieträgern und Chemikalien berücksichtigt. Für die Rückwandlung der chemisch gespeicherten Energie werden emissionsminimierte, molekular kontrollierte Verbrennungssysteme erforscht. Es werden methodische Konzepte entwickelt, um für die Bewertung von Umweltbelastung, Wirtschaftlichkeit und gesellschaftlicher Relevanz von einer analytischen Be-schreibung zu belastbaren Prognosen zu gelangen.