Postdoc - voorspellende plasma-ondersteunde verbranding: geavanceerde kinetische modellering

Postdoc
- voorspellende plasma-ondersteunde verbranding: geavanceerde kinetische modellering

Categorie: Academisch Personeel & Onderzoekers

1
- Werken bij de VUB

De Vrije Universiteit Brussel staat al meer dan 50 jaar voor vrijheid, gelijk(waardig)heid en verbondenheid, en dat leeft sterk op onze campussen bij zowel studenten als personeel.

Bij de VUB vind je een diverse verzameling aan persoonlijkheden: innovators pur sang, maar vooral mensen die 100% hun authentieke zelf zijn. Met zo’n 4.000 medewerkers zijn we de grootste Nederlandstalige werkgever, in de privésector, in Brussel; een internationale stad waarmee we ons maar al te graag verbinden en waar(rond) onze 4 campussen gelegen zijn.

Voeg daarbij ons beginsel van vrij onderzoek
- waarin zelfreflectie, een kritische houding en een open, creatieve geest rond wetenschappelijke en maatschappelijke vraagstukken centraal staan
- en je hebt een universiteit die fundamenteel grensverleggend en pionierend is op het vlak van onderwijs en onderzoek. Kortom: de VUB ten voeten uit.

De VUB is bovendien lid van EUTOPIA, een alliantie van gelijkgestemde Europese universiteiten, allen klaar om zichzelf opnieuw uit te vinden.

Momenteel zijn we voor het Wetenschappelijk en Pedagogisch Personeel van de Faculteit Ingenieurswetenschappen, vakgroep Toegepaste mechanica, onderzoeksgroep Thermodynamics and Fluid Mechanics, op zoek naar een postdoctoraal wetenschappelijk medewerker.

Meer concreet zal je takenpakket er als volgt uitzien:

Wij bieden
een voltijds postdoctoraal mandaat aan in het kader van het ERC Starting Grant-project “Energising the future with clean plasma-based technologies” (ESCAPADE, proposal number 101302707). Plasma-assisted combustion (PAC) biedt veelbelovende perspectieven voor een schonere en efficiëntere verbranding van duurzame brandstoffen. De verdere industriële toepassing wordt echter beperkt door het ontbreken van voorspellende computermodellen die de complexe interacties tussen plasmaontladingen, chemische reacties en vlamdynamica nauwkeurig kunnen beschrijven. ESCAPADE pakt deze uitdaging aan door een innovatief multiphysics-simulatiekader te ontwikkelen dat modellering op basis van eerste principes combineert met machine learning, reduced-order technieken en computational fluid dynamics (CFD). Het project zal een nieuwe generatie voorspellende tools opleveren voor het ontwerp en de optimalisatie van verbrandingssystemen met lage emissies die werken op zowel duurzame als conventionele brandstoffen.

De onderzoeksgroep FLOW van de VUB beschikt over uitgebreide expertise in zowel fundamenteel als toegepast onderzoek naar de modellering van thermo-fluid systemen, met toepassingen in de luchtvaart (unsteady aerodynamica, flow control), ruimtevaart (atmosferische terugkeer, ruimtevaartplasma's) en energie (windenergie, bio-energie, waterstof, warmtenetten en verbranding). Sinds 2021 werkt FLOW samen met de ATM-onderzoeksgroep van de ULB binnen de gezamenlijke onderzoeksgroep BRITE (Brussels Institute for Thermal-fluid Systems and clean Energy, https://brite-research.be ).

Plasma-assisted combustion (PAC) is uitgegroeid tot een veelbelovende technologie om de ontsteking, stabiliteit en efficiëntie van verbrandingssystemen die werken op duurzame brandstoffen te verbeteren. De voorspellende simulatie van PAC wordt echter nog sterk beperkt door het gebrek aan nauwkeurige kinetische mechanismen die de complexe interacties tussen door plasma gegenereerde soorten en verbrandingschemie kunnen beschrijven.

Dit postdoctorale onderzoeksproject heeft als doel een nieuwe generatie plasma-verbrandingskinetische modellen te ontwikkelen door state-of-the-art ab initio-berekeningen, experimentele metingen en data-gedreven methoden te combineren. De onderzoeker zal gedetailleerde state-to-state reactiemechanismen voor plasma-assisted combustion opstellen door berekeningen op basis van eerste principes te integreren met experimentele observaties via geavanceerde data-assimilatietechnieken. Daarnaast zullen machine-learningmethoden worden ingezet om ontbrekende reactiepaden te identificeren, onzekere kinetische parameters te bepalen en de ontwikkeling van uitgebreide reactienetwerken te versnellen.

Het onderzoek zal zich voornamelijk richten op mengsels van ammoniak en waterstof, die steeds meer aandacht krijgen als koolstofvrije energiedragers voor de toekomst. Methaangebaseerde systemen zullen daarbij dienen als referentiecases voor modelvalidatie. De resulterende kinetische mechanismen zullen een ongezien gedetailleerde beschrijving bieden van niet-evenwichtsplasmachemie en vibrationeel geëxciteerde soorten, en zullen de basis vormen voor state-of-the-art state-to-state modellen voor simulaties van plasma-assisted combustion.

Voor deze functie zal onze Brussels H