| 24-11-2023 |
Optimización de tanques de almacenamiento de hidrógeno verde líquido
El hidrógeno verde es una tecnología de almacenamiento de energías renovables cuyo uso o combustión no genera dióxido de carbono. Su baja densidad a condiciones estándar de presión y temperatura (ρ = 0,082 kg/m^3) dificulta su escalamiento industrial. El hidrógeno líquido tiene una densidad 860 veces mayor, pero su punto de ebullición de 23 K a presión atmosférica produce que los alrededores lo calienten y evaporen durante su almacenamiento. El objetivo del IPRE es optimizar el diseño y operación de tanques de almacenamiento de hidrógeno líquido (LH2) para minimizar el gas de ebullición. Esto contribuirá a mejorar la competitividad económica y la seguridad del almacenamiento criogénico de energías renovables. Actividades a realizar: • Búsqueda bibliográfica para determinar parámetros realistas. • Identificar el efecto del nivel de llenado, geometría de tanque, temperatura ambiente y tiempo de presurización en la generación de gas de ebullición. • Optimizar el diseño y operación.
Prerequisitos:
IIQ2003
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 24-11-2023 |
Modelamiento de la evaporación hidrógeno verde líquido en tanques de almacenamiento con geometría arbitraria
El hidrógeno verde es una tecnología de almacenamiento de energías renovables cuyo uso o combustión no genera dióxido de carbono. Su baja densidad a condiciones estándar de presión y temperatura (ρ = 0,082 kg/m^3) dificulta su escalamiento industrial. El hidrógeno líquido tiene una densidad 860 veces mayor, pero su punto de ebullición de 23 K a presión atmosférica produce que los alrededores lo calienten y evaporen durante su almacenamiento. El objetivo del IPRE es optimizar es desarrollar un modelo 1-D para la evaporación isobárica de hidrógeno verde líquido. Esto contribuirá a mejorar la competitividad económica y la seguridad del almacenamiento criogénico de energías renovables. Actividades: • Implementar modelo 1-D no estacionario (fase vapor) y de parámetros agrupados no estacionario (líquido) para tanques con geometrías arbitrarias en Python/Julia. • Parametrizar perímetros de tanques utilizados en la industria en función de la altura • Encontrar el mejor diseño Req: IIQ2003
Keywords:
Python
métodos numéricos
modelos matemáticos
energias renovables
Modelamiento físico
Hidrógeno verde
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 24-11-2023 |
Optimizing the storage of liquid hydrogen in tanks
Green hydrogen is a renewable energy storage technology that does not generate carbon dioxide when used or burned. Its low density under standard pressure and temperature conditions (ρ = 0.082 kg/m³) makes industrial scaling difficult. Liquid hydrogen has a density 860 times greater, but its boiling point of 23 K at atmospheric pressure causes the surroundings to heat it and evaporate during storage. The goal of IPRE is to optimize the design and operation of liquid hydrogen (LH2) storage tanks to minimize boil-off gas. This will help improve the economic competitiveness and safety of cryogenic storage of renewable energies. Activities to be carried out: • Literature search to determine realistic parameters. • Identify the effect of fill level, tank geometry, ambient temperature, and pressurization time on the generation of boil-off gas. • Optimize design and operation.
Prerequisites:
IIQ2003
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 24-11-2023 |
Modeling of the evaporation of liquid green hydrogen in storage tanks with arbitrary geometry
Green hydrogen is a renewable energy storage technology that does not generate carbon dioxide when used or burned. Its low density under standard pressure and temperature conditions (ρ = 0.082 kg/m³) makes industrial scaling difficult. Liquid hydrogen has a density 860 times greater, but its boiling point of 23 K at atmospheric pressure causes the surroundings to heat it and evaporate during storage. The goal of IPRE is to develop a 1-D model for the isobaric evaporation of liquid green hydrogen. This will contribute to improving the economic competitiveness and safety of cryogenic storage of renewable energies. Activities: • Implement a non-stationary 1-D model (vapor phase) and a non-stationary grouped parameters model (liquid) for tanks with arbitrary geometries in Python/Julia. • Parameterize tank perimeters used in the industry as a function of height. • Find the best design. Requirement: IIQ2003
Keywords:
Python
métodos numéricos
modelos matemáticos
energias renovables
Modelamiento físico
Hidrógeno verde
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 11-12-2022 |
Optimisation of an automated stage to deposit microfluidic droplets for bio applications
Microfluidic droplet sorting allows the experimental handling of millions of molecular biology experiments in one day. To further culture cells in droplets, they need to be collected and individualised, which can be done in a well plate or culture plate. In this project, the aim is to optimise such a droplet deposition system using prototyping methods, examples from the literature and software development in python.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 16-03-2021 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 14-12-2020 |
Mathematical and computational modelling of embryonic development, continuation
This iPre is part of an interdisciplinary project that will study a self-organizing collective of two cell types in the early embryo of annual killifish (see image). We will utilize advanced methods from developmental biology, microscopy, image analysis, and microfabrication to track the behaviour of cells in embryos and in vitro culture, and construct mathematical and computational models of their interactions. Our aim is to understand the principle mechanisms that give rise to self-organized emergent behaviour at multiple scales from molecular, through cellular, tissue and ultimately to whole embryo structure. The aim of the iPre project is to develop mathematical and computational models using: Python, C++ and other programming languages Differential equations and partial differential equations Finite elements Computational geometry
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |