Andreas Winters Masterprojekt im Projekt DigiChrom an der TU Ilmenau befasste sich mit realitätsnahen Galvanikbedingungen zur Chrom(III)-Beschichtung. Er quantifizierte Alterungseffekte handelsüblicher Elektrolyte über In-situ-Mikrogravimetrie und evaluierte mittels potentiometrischer Titration Komplexarten sowie deren Konzentrationen. Anhand eines integrativen mathematischen Modells erklärte er die thermodynamischen und kinetischen Zusammenhänge dieser Umlagerungsreaktionen. Die gewonnenen Daten ermöglichen eine gezielte Auslegung energieeffizienter, zuverlässiger und umweltschonender industrieller Chromabscheidungsprozesse. Sie bilden die Basis für kosteneffiziente Prozesssteuerung und Qualitätssicherung umfassend.
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Mathematisches Modell validiert experimentelle Daten und reproduziert Umlagerungsreaktionen präzise
An der TU Ilmenau absolvierte Andreas Winter sein Masterprojekt im Bereich Elektrochemie und Galvanotechnik und verteidigte es im Rahmen des BMBF-geförderten DigiChrom-Vorhabens erfolgreich. Im Fachgebiet ECG Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen wurden gemeinsam mit Partnern industrielle Chrom(III)-Elektrolyten analysiert. Schwerpunkt war die detaillierte Betrachtung von Komplexbildungs- und Umlagerungsmechanismen unter realitätsnahen Betriebsbedingungen. Mittels In-situ-Mikrogravimetrie, potentiometrischer Titration sowie mathematischer Modellierung konnten Thesen zur Prozessoptimierung validiert werden. Die Erkenntnisse tragen wesentlich zur Weiterentwicklung energieeffizienter und nachhaltiger Galvanisierungsverfahren bei.
Hochauflösende In-situ-Analyse liefert deutliche Einsicht in Elektrolytalterungsprozesse und Effizienz
Winter führte mit In-situ-Mikrogravimetrie Messungen der Abscheidegeschwindigkeit und Stromausbeute eines üblichen Chrom(III)-Elektrolyten durch, um Alterungseffekte systematisch zu erfassen. Hierfür wurden Badzustände mit variierenden Korrosionsgraden simuliert, um Wirkungen auf die Galvanodynamik getrennt zu analysieren. Die kontinuierliche Registrierung von Massenänderungen an der Elektrode ergab hochpräzise Daten zu Depositionsraten und Ausschussfreiheit. Dieses Datenmaterial ermöglicht die gezielte Anpassung von Prozessparametern wie Spannung, Temperatur und Elektrolytzusammensetzung zur Optimierung industrieller Beschichtungsverfahren. Dies steigert Effizienz und Wirtschaftlichkeit.
Validierung experimenteller Daten durch Modellintegration kinetischer und thermodynamischer Gleichgewichte
Mit Hilfe von potentiometrischer Titration quantifizierte Winter die Verteilung verschiedener Chrom(III)-Komplexe im Elektrolyten bei unterschiedlichen Betriebszuständen. Er erstellte daraufhin ein thermodynamisches Gleichgewichtsnetzwerk, das die Wechselwirkung aller identifizierten Spezies integriert. Anschließend wurden die experimentellen Resultate in ein umfassendes mathematisches Modell eingespeist, welches kinetische Reaktionsverläufe und thermodynamische Gleichgewichte kombiniert und so die beobachteten Umlagerungsmechanismen im Elektrolyten präzise nachbildet. Diese Vorgehensweise liefert belastbare Daten zur Prozessoptimierung und unterstützt die Entwicklung effizienterer galvanotechnischer Anwendungen.
Präzise Mikrogravimetrie und Titration ermöglichen detailliertes Verständnis elektrolytischer Vorgänge
Die Studie veranschaulicht, wie sich experimentelle Mikrogravimetrie und potentiometrische Titration wirkungsvoll mit quantitativen Modellrechnungen verknüpfen lassen, um das Verhalten von Chrom(III)-Komplexen in Elektrolyten umfassend zu beschreiben. Diese integrative Vorgehensweise trägt dazu bei, systematische Abweichungen zwischen Labor- und Produktionsbedingungen zu minimieren. Die daraus resultierenden Parameterprofile verbessern Vorhersagemodelle für die Prozessführung, ermöglichen adaptive Regelstrategien und fördern die Etablierung intelligenter, digital gesteuerter Galvaniksysteme für die industrielle Serienfertigung und bieten Entscheidungsgrundlagen für skalierte Anlagenoptimierung.
Präzise Analysen eröffnen langfristig qualitativ hochwertigere Prozesse in Galvanotechnikindustrie
Die Ergebnisse von Andreas Winters Masterprojektarbeit ermöglichen eine datenbasierte Prozesssteuerung, bei der Echtzeitmessungen der Schichtmassenänderung und modellgestützte Prognosen verschmelzen. Durch kontinuierliche Überwachung und Modellvalidierung lassen sich kritische Zustandsparameter frühzeitig erkennen und Eingriffe automatisiert durchführen. Dies minimiert Störungen, optimiert Schichtdicke und Gleichmäßigkeit und erhöht die Anlagenverfügbarkeit. Unternehmen können so dynamische Backup-Strategien implementieren, Produktionskosten senken und gleichzeitig konsistente Qualitätsstandards einhalten, was den Return on Investment galvanischer Anlagen deutlich verbessert und Emissionen reduzieren.
