In der chemischen Verfahrenstechnik werden in Versuchen Daten erhoben, um physikalisch motivierte Modelle zu kalibrieren. Diese Versuche sind immer mit Zeit- und Kostenaufwand verbunden. Daher geht es in ihrer Planung darum, aus möglichst wenigen Experimenten möglichst verlässliche Modelle abzuleiten. In einem Kooperationsprojekt mit der BASF entwickeln und implementieren wir Methoden, die dabei unterstützen.
Im Zwiespalt für ein zuverlässiges Modell
Die Verlässlichkeit von Modellkalibrierungen wird auf zweierlei Art beeinflusst: Einerseits sind die Fehlerbalken der geschätzten Parameter, aber auch die Vorhersagefehler des Modells direkt proportional zur Messgenauigkeit in den Versuchen. Mit anderen Worten: Umso genauer die Sensorik, umso verlässlicher die Modellvorhersage. Um erfolgreich zu kalibrieren ist es andererseits entscheidend, Korrelationen in der Sensitivität der Modelle zu berücksichtigen – besonders bezüglich der Modellparameter an den Messpunkten. Dies wird im Folgenden anhand eines Beispiels anschaulich gemacht.