Validierung von CFD-Simulationen am Beispiel Mischtank

Für viele praktische Anwendungen von CFD-Simulationen ist ein Validierungs- bzw. Qualifizierungsprozess notwendig um im Rahmen eines gewissenhaften Engineering-Prozesses sicherzustellen, dass die gewählte Herangehensweise an eine Aufgabe auch verlässliche Ergebnisse liefert. Nicht nur, aber insbesondere trifft dies auf die Pharmazeutische Industrie zu, in der es hohe Ansprüche and die Einhaltung von Verfahrens- und Qualitätsstandards gibt, die letztendlich auch vor den entsprechenden Behörden in Audits nachgewiesen werden müssen. Wie so ein Validierungsprozess abläuft zeigen wir hier am Beispiel eines Mischbehälters.


 

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Der erste Schritt in so einem Validierungsprozess - wie praktisch in allen CFD-Simulationen - ist, festzulegen welche Fragestellung mit der Simulation beschrieben werden soll. In der Wahl der richtigen mathematischen Werkzeuge spielt es eine große Rolle ob eine Simulation Einmischzeiten vorhersagen soll (zB: Auflösung von Salz, Homogenisierung einer Supension), Scherraten bzw. -belastungen vorhersagen soll (kritisch für viele biogene Substanzen), Verschleiß und Abrieb beschreiben soll oder man vielleicht wissen möchte ob sich eine Trombe ausbildet, die eventuell Luft in die Flüssigkeit saugen könnte.

Sobald ein geeignetes Modell gefunden wurde, machen wir uns auf die Suche nach von Fachleuten überprüften, wissenschaftlichen Publikationen, die Messungen beschreiben, mit denen wir unsere Modellannahmen überprüfen können. Sollten geeignete Daten nicht zu finden sein, führen wir mitunter auch eigene Messungen durch. Sobald die Daten verfügbar sind, reproduzieren wir das physische Experiment als Simulation in unserer virtuellen Testumgebung. Durch Anpassung der oft dutzender Parameter, die eine Simulation beeinflussen, identifizieren wir genau jene Einstellungen, die die Messung optimal reproduzieren (siehe untenstehendes Beispiel). Der Prozess ist tatsächlich um einiges komplizierter als hier beschrieben, mit zusätzlichen Tests die die Robustheit des Ansatzes testen, Extremwerte abstecken und Annahmen mit multiplen Quellen überprüfen. Die Grafik zeigt so einen Vergleich einer angepassten Simulationen mit publizierten Messwerten.

Erst wenn ein geeignetes, mathematisches Simulationsmodell und die entsprechenden Simulationsparameter gefunden wurden, beginnen wir mit den prädiktiven Simulationen. Dadurch erhalten wir robuste und vertrauenswürdige Ergebnisse. Speziell für die pharmazeutische Industrie bieten wir dazu auch die Möglichkeit, den gesamten Prozess detailliert zu dokumentieren bis hin zur Versionskontrolle des verwendeten Software-Codes, Einsicht in den Source-Code unserer Modelle, Simulationsergebnisse die ohne Spezialsoftware gelesen werden können und vieles mehr. Durch die vollständige Transparenz erleichtern wir die Einhaltung von regulatorischen Vorschriften - mehr dazu ist in diesem Artikel über unsere GxP Support Services für CFD-Simulationen in der pharmazeutischen Industrie zu finden (in Englischer Sprache).

Wenn es also Zeit wird, den alten Propeller-Rührer zu ersetzen, ersparen Sie sich lange, experimentelle Testreihen, blockierte Anlagen, Produktionsstillstand und den gesamten aufwändigen Validierungsprozess zu durchlaufen, lassen Sie uns einfach validierte und dokumentierte Tests in unserer virtuellen Testumgebung durchführen, wir können den Aufwand wesentlich reduzieren! Nehmen Sie Kontakt mit uns auf!

Kundenprojekt: Auflösung von Salz - Experiment und CFD Simulation

Ein bekanntes, internationales Unternehmen aus der pharmazeutischen Industrie hat uns freundlicherweise die Erlaubnis erteilt, die folgenden Graphen aus einem Projekt zu veröffentlichen. Ziel war es, ein CFD Modell zu entwickeln, dass die Auflösung eines Salzes in Wasser für Injektionszwecke (WFI - Water for Injection) in Abhängigkeit von Rührer- und Tankgeometrie sowie Rührerdrehzahl vorherzusagen. Sobald das Modell in der Lage ist entsprechende Experimente mit genügender Genauigkeit zu replizieren, kann der selbe Ansatz dazu verwendet werden, die Salzauflösung für andere Geometrien vorherzusagen. Das stellt sicher, dass der Vorgang nicht unzulässig verändert wird, während es gleichzeitig dem Engineering erlaubt, die technischen Einrichtungen zu modernisieren. Sobald eine geeignete neue Geometrie (Rührer, Tank) gefunden wurde, kann ein weiteres CFD Modell in ähnlicher Weise sicherstellen, das Beispielsweise Scherraten und -belastungen nicht unzulässig überschritten werden.

Die folgenden Graphen zeigen den Vergleich zwischen Experiment (rot) und Simulation (blau) für verschiedene Rührer und Rotationsgeschwindigkeiten. Alle simulierten Werte befinden sich dabei innerhalb der Fehlertoleranz des Experiments.




Vergleich der Salzauflösung im Experiment und der entsprechenden CFD-Simulation für Mixer Typ A.





Vergleich der Salzauflösung im Experiment und der entsprechenden CFD-Simulation für Mixer Typ B bei mittlerer Drehzahl.





Vergleich der Salzauflösung im Experiment und der entsprechenden CFD-Simulation für Mixer Typ B bei hoher Drehzahl.