Fernwärme leistet einen wichtigen Beitrag zur Energiewende durch Sektorkopplung und die Integration erneuerbarer Energiequellen. Im Rahmen des laufenden Projekts »PreDist« wird eine umfassende Digitalisierung der Betriebsdaten vorangetrieben und ein Grey-Box-Modell für die prädiktive Wartung und Instandhaltung entwickelt. Ziel ist es, die Energieeffizienz zu steigern und die Wirtschaftlichkeit des Fernwärmenetzbetriebs zu optimieren. Das Grey-Box-Modell kombiniert physikalische Informationen mit Domainwissen, um Fehler frühzeitig zu erkennen, Anomalien zu identifizieren und die Restnutzungsdauer von Bauteilen zuverlässiger zu prognostizieren. Ergänzend dazu ist der Aufbau einer Testplattform geplant, damit die Bauteilkennlinien ermittelt und hochauflösende Messdaten für das Modelltraining bereitgestellt werden können.    Zur Unterstützung dieses Vorhabens suchen wir eine engagierte Person. Du kannst dazu neben deiner Mastararbeit an unserem Institut mit einem Stundenumfang von 40-80h im Monat als wissenschaftliche Hilfskraft an folgenden Aufgaben arbeiten: Konzeptionierung der Testplattform für die Untersuchungen der vordefinierten Komponentenfehler  Entwicklung von Testplanung sowie Identifizierung geeigneter Messgrößen zum Zweck der Fehlerdiagnose und der Restnutzungsdauerprognose Erstellung eines R&I Fließbild   Auslegung der notwendigen Komponenten, Aktuatoren und Sensorik inkl. thermo-hydraulischen Netze zur Versuchsdurchführung  Durchführung kleiner Simulationen für einigen Komponenten z.B. Wärmeübertrager und Pumpen