今天，我们为大家解析的是慕尼黑工业大学博士研究项目。
“Digital Twin development for industrial sucrose crystallization”
学校及专业介绍
学校概况
德国慕尼黑工业大学（TUM）是德国顶尖的公立研究型大学，在全球理工科领域享有极高声誉。 学校聚焦前沿科技与实际应用的结合，科研实力雄厚，多个学科处于国际领先水平。 TUM拥有多个校区，其中Freising的Weihenstephan校区侧重生命科学、食品科学与工程相关领域的教学与研究，为跨学科项目提供了良好的科研环境。
院系介绍
该博士项目隶属于TUM的Life Science Engineering学院，具体由Chair of Systems Process Engineering负责。该院系以过程系统工程为核心研究方向，注重基础科学原理与工业实际需求的衔接，长期开展跨学科合作研究，其科研成果在化工、机械、食品等多个行业具有广泛应用价值。
招生专业介绍
项目聚焦“工业蔗糖结晶的数字孪生开发”，属于跨学科研究领域，涵盖化学工程、机械工程、食品科学、物理等多个专业方向。
作为博士阶段的研究项目，它以Industry 4.0为技术背景，旨在通过数字孪生技术解决工业蔗糖结晶过程中的优化问题，是前沿技术与传统工业生产的创新性结合。
申请要求
- 学历背景：需持有工艺工程、化学工程、机械工程、应用物理、食品技术或相关领域的硕士学位，且成绩达到优秀水平。
- 能力要求：具备出色的沟通能力，能够独立开展研究工作，同时适应跨学科团队的协作模式。
- 专业基础：需掌握扎实的过程建模、数值方法及过程工程基础理论知识。
- 额外优势：有结晶相关研究经验，或熟练使用Matlab、gPROMS等先进建模与仿真工具者，将在申请中获得优先考虑。
项目理解
- 项目核心目标项目的核心任务是为工业蔗糖生产中的多阶段结晶过程开发数字孪生系统。通过构建第一性原理模型与降阶模型组合，实现结晶过程的预测模拟、实时控制及流程优化，最终提升蔗糖生产的效率与可持续性。
- 主要研究内容开发确定性种群平衡模型，为数字孪生系统提供基础理论支撑。开展单晶及批量结晶实验，积累实测数据以验证模型有效性。
融合现代机器学习方法，构建混合模型与降阶模型，满足实时应用需求。
与工业合作伙伴协作，整合实际生产数据，将模型集成至gPROMS等工业仿真工具中。
- 行业应用价值蔗糖生产是食品工业的重要组成部分，结晶过程直接影响产品质量、生产效率与能耗水平。传统生产模式多依赖经验控制，存在优化空间有限、稳定性不足等问题。数字孪生技术的引入，可实现结晶过程的精准建模与动态调控，为行业可持续发展提供技术支撑。
有话说
- 跨学科融合创新项目突破单一学科局限，整合了工程建模、机器学习、食品工业等多个领域的技术与知识。这种跨学科融合不仅能解决复杂工业问题，更能推动不同领域技术的交叉创新，为数字孪生在食品工程领域的应用提供范例。
- 产学研协同模式项目通过与工业合作伙伴的深度协作，实现了科研与实际生产的紧密衔接。研究过程中引入真实工业数据，确保了模型的实用性与可操作性，其成果能够快速转化为工业生产力，避免了科研与应用脱节的问题。
- 可持续发展导向项目以提升蔗糖生产效率为目标，本质上是通过技术优化减少生产过程中的资源消耗与浪费，契合全球可持续发展的趋势。数字孪生技术的应用的，为传统高能耗工业的绿色转型提供了可行路径。
博士背景
Benzene,化学化工学院博士生，专注于有机合成化学和绿色化学研究。擅长运用计算化学和人工智能辅助设计方法，探索新型催化剂和环境友好型合成路径。在研究光驱动CO2还原制备高附加值化学品方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中国化学会优秀青年化学家奖。研究成果发表于《Journal of the American Chemical Society》和《Angewandte Chemie》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
