Masterthesis: ML-basierte Ersatzmodellbildung für thermohydraulische Netze
MiddleOn-site (Tübingen)Salary undisclosed
Job Description
Thermohydraulische Simulationen helfen dabei, Wärmeversorgungsnetze zu verstehen und zu optimieren. Im Zuge der Wärmewende werden hydraulische Netze und Versorgungsstrategien komplexer. Unser Ziel ist es, mithilfe von Machine Learning schneller Einblicke in die Temperatur- und Druckverhältnisse im Netz zu gewinnen. Werde Teil unseres Teams und unterstütze und dabei, innovative Lösungen für die Energieversorgung der Zukunft zu entwickeln!
Was erwartet dich bei AVAT?
Detaillierte thermohydraulische Simulationen können bei wiederkehrenden Berechnungen viel Zeit in Anspruch nehmen. In deiner Masterarbeit untersuchst du, wie sich das Verhalten eines Wärmenetzes durch ein datenbasiertes Ersatzmodell schnell und mit ausreichender Genauigkeit abbilden lässt. Das Modell soll außerdem Aussagen darüber ermöglichen, wie empfindlich prognostizierte Netzzustände auf Änderungen ausgewählter Eingangsgrößen reagieren. Dabei erwarten dich folgende Aufgaben:
Das erwartet Sie bei AVAT
Gemeinsam bringen wir die Energiewende voran. AVAT entwickelt intelligente Produkte für die dezentrale Energieversorgung, damit machen wir unsere Städte sauberer und nachhaltiger und fördern den Ausbau der Erneuerbaren Energien.Thermohydraulische Simulationen helfen dabei, Wärmeversorgungsnetze zu verstehen und zu optimieren. Im Zuge der Wärmewende werden hydraulische Netze und Versorgungsstrategien komplexer. Unser Ziel ist es, mithilfe von Machine Learning schneller Einblicke in die Temperatur- und Druckverhältnisse im Netz zu gewinnen. Werde Teil unseres Teams und unterstütze und dabei, innovative Lösungen für die Energieversorgung der Zukunft zu entwickeln!
Was erwartet dich bei AVAT?
Detaillierte thermohydraulische Simulationen können bei wiederkehrenden Berechnungen viel Zeit in Anspruch nehmen. In deiner Masterarbeit untersuchst du, wie sich das Verhalten eines Wärmenetzes durch ein datenbasiertes Ersatzmodell schnell und mit ausreichender Genauigkeit abbilden lässt. Das Modell soll außerdem Aussagen darüber ermöglichen, wie empfindlich prognostizierte Netzzustände auf Änderungen ausgewählter Eingangsgrößen reagieren. Dabei erwarten dich folgende Aufgaben:
- Einarbeitung in bestehende thermohydraulische Netzmodelle und Simulationstools sowie verfügbare Betriebs- und Simulationsdaten
- Entwicklung und Training von ML-Modellen, die nicht nur physikalische Größen wie Drüc
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