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    Abbildung 1: Horizontaler Reinraumarbeitsplatz mit frontaler Anströmung durch HEPA-Filter (Quelle aller Abbildungen: Merkle & Partner GbR).

    Die Zukunft im Blick: Digital optimierte Auslegung von Rein- und Reinsträumen

    Simulationen zur Qualitätssicherung vom Labor bis zur Raumfahrt

    Planung

    Key Words: CFD, Simulation, Reinraum, Auslegung, Luftströmungen

    Dipl.-Ing. (TU) Stefan Merkle · Merkle & Partner GbR, Heidenheim und Dr. Axel Müller · OHB System AG, Weßling-Oberpfaffenhofen

    Korrespondenz:

    Dipl.-Ing. (TU) Stefan Merkle, Merkle & Partner GbR, Ingenieurbüro für Simulation und Entwicklung, Friedrichstraße 1, 89518 Heidenheim; E-Mail: s.merkle@merkle-partner.de

    Dipl.-Ing. (TU) Stefan Merkle
    Dipl.-Ing. (TU) Stefan Merkle absolvierte an der Universität Stuttgart das Studium der Luft- und Raumfahrttechnik. 1989 gründete er die Merkle & Partner GbR, eines der ersten Unternehmen in Deutschland zur ingenieurstechnischen Simulationsberechnung. Über Kooperationen mit Universitäten und in zahlreichen Forschungsprojekten bearbeitet Merkle beständig neue Themen- und Wirkungsfelder der Simulationsberechnung. Zielsetzung ist es, maßgeblich zur Weiterentwicklung der Technologie in unterschiedlichen Themenfeldern beizutragen.
    Dr. Axel Müller
    Dr. Axel Müller studierte Physik an der Technischen Universität München. Nach seiner Promotion im Bereich der experimentellen Teilchenphysik mit Neutronen wechselte er für 3 Jahre an die Stanford Universität als Postdoc. Seit 2011 arbeitet er bei der OHB System AG im Bereich der Qualitätssicherung. In dieser Zeit hat er den Bereich Cleanliness Engineering aufgebaut. Die herausfordernden Einzelstücke sowie das hohe Maß an experimentellem Nachweis und Dokumentation in der Raumfahrt eignen sich gut für die Zusammenarbeit mit Simulationsexperten.

    Zusammenfassung

    Die Strömungssimulation Computional Fluid Dynamics (CFD) ist eine Technologie zur Auslegung von Luftströmungen in Rein- und Reinsträumen. Dabei bieten diese je nach Detaillierungsgrad und gezielter Nutzung oft mehr Optimierungspotenzial als weithin bekannt. Vor allem für die stetig wachsenden Anforderungen hinsichtlich zulässiger Partikelzahlen und Partikelgröße können so wichtige Antworten gefunden werden. Die Technologie ist so weit. Entsprechend steigt der gezielte Einsatz. Mit hohem Nutzen für die Auslegung moderner Reinräume und die Beschleunigung von Produkt- und Innovationszyklen.

    Einleitung

    Der Einsatz der Strömungssimulation bei der Entwicklung und dem Betrieb von Reinräumen – also kontaminationskontrollierten Bereichen, sei es im Bereich der Raumfahrt, der Medizin oder der Halbleiterindustrie – ist noch nicht gängige Praxis.

    Dabei ermöglicht dies interessante Weiterentwicklungen, wie der folgende praktische Einsatz in den Bereichen Produkt- und Patientenschutz aufzeigt.

    Ein Reinraum oder Reinstraum definiert sich durch eine extreme Reduktion von ungewollten luftgetragenen Partikeln oder Molekülen, also Verunreinigungen [1]. Partikel können in diesem Zusammenhang einfach nur Staub, chemische Moleküle oder Mikroorganismen wie Bakterien, Sporen, Pilze und auch Viren sein.

    Die Klassifizierung eines Reinraums kann z. B. anhand der Partikel erfolgen, also nach Größe und Anzahl der Partikel, die sich noch in der Luft befinden. ISO 4 bedeutet in diesem Zusammenhang vereinfacht gesagt, dass weniger als 10 000 Partikel größer als 0,1 μm pro m3 Luft zulässig sind [2]. Zum Vergleich: Dies entspricht in etwa der Größe eines Coronavirus (5–120 nm = 0,005–0,12 μm). In diesem Beitrag soll branchenübergreifend gezeigt werden, wie Reinraumbedingungen mithilfe der numerischen Simulation verständlich gemacht werden können, und welchen Vorteil dies für eine Optimierung und die Dokumentation bedeutet.

    Steigende Anforderungen

    Heute stellt die Verwendung von Räumen mit entsprechend gefilterter Luft für nahezu alle Branchen mit einigermaßen hohen Anforderungen an Produkt- und Prozessqualität eine Möglichkeit dar, die Produktzuverlässigkeit zu gewährleisten. Die kontrollierte Umgebung (Reinraum) und die dadurch vorgegebene Kontrolle von Prozessen und Verhaltensweisen (Vorschriften und Anweisungen) reduzieren im Beanstandungsfall die Auswirkungen auf Produktlinien und die Anzahl möglicher Kontaminationsquellen deutlich.

    Von der Raumfahrt über die Medizin und Halbleitertechnik bis hin zur Lebensmittelindustrie sind Reinräume integrale Bestandteile der modernen Produktion. Wo es bei der Raumfahrt darum geht, optische Instrumente unter extremen Sauberkeitsanforderungen in extraterrestrisch eingesetzten Instrumenten zu integrieren, werden in der Medizin im OP Patienten und im Labor das Personal vor Keimen geschützt oder medizinische Instrumente unter sterilen Bedingungen gefertigt. Selbst in der immer stärker miniaturisierenden Halbleiterindustrie gehören Rein- und Reinsträume zur gängigen Produktionsausstattung, und auch die Lebensmittelindustrie produziert und verpackt unter sterilen Bedingungen. Entsprechend groß ist das Einsatzgebiet moderner Simulationstechnologien zur Optimierung der Raumbedingungen.

    Quellen und Senken

    Der Mensch ist i. d. R. in einem Reinraum die größte Quelle für Partikel. Über eine Schleuse betreten Menschen den Reinraum in Schutzkleidung, Haube, Handschuhen und Füßlingen. Über klebrige Folien wird zudem vermieden, dass Partikel aus der Umgebung hereingetragen werden. Sämtliche Apparate, Rechner und Laptops sowie Arbeitsprozesse (zu verrichtende Tätigkeiten) sind Partikelquellen und müssen daher berücksichtigt werden. Der Reinraum wird mit gefilterter Luft von oben nach unten oder von vorn nach hinten durchspült, um einen sauberen Ausgangszustand sicherzustellen. Durch geeignete Filter wird die Luft gereinigt. Ein Filter ist somit eine Partikelsenke. Bei einem High-Efficient-Particulate-Air(HEPA)-Filter H14 werden z. B. 99,995 % aller Partikel aus der Luft gefiltert. HEPA bedeutet so viel wie „hocheffizienter Partikelfilter“. Dies zeigt, dass mit geeigneter Strömung der Reinstluft ein ungewollter Kontaminationsübertrag von der Quelle zum zu schützenden Objekt verhindert werden kann.

    Strömung und Strategie

    Da sich eine ideale laminare Strömung in Arbeitsabläufen nicht realisieren oder bezahlen lässt, gibt es 2 grundlegende Möglichkeiten: Die Partikelkonzentration wird durch turbulentes Einblasen von Reinstluft ausreichend verdünnt, oder man bildet eine turbulenzarme, gerichtete Reinstluftströmung. Der unsichtbare Luftvorhang hält dadurch Partikel vom zu schützenden Objekt fern. Dies folgt dem Prinzip eines Kaufhauseingangs, bei dem ein Wärmeluftvorhang im Eingangsbereich die Verkaufsräume gegenüber der kalten Winterluft schützt.

    Für eine optimale Durchmischung im ganzen Raum ist eine turbulente Strömung zwingend erforderlich. Dem gegenüber steht die kontrollierte Luftführung beim Reinluftvorhang (turbulenzarme Verdrängungsströmung, TAV). Eine visuelle statische und dynamische Darstellung ist somit bei beiden Durchmischungsarten die Grundlage.

    Laminare Strömungen neigen aber dazu, dass die Strömung an Kanten frühzeitig abreißt und es zur Bildung von sog. Totwassergebieten (d. h. kein Luftaustausch) kommt, oder dass es zu Wirbeln kommen kann. Die Kontrolle dieser beiden Effekte, also Totwassergebiete und Wirbel, ist ein Maß für den Schutz gegenüber chemisch-biologischer und partikulärer Kontamination.

    Simulation

    Was können nun Simulationen leisten, um die Luftströmung in Reinräumen zu bewerten?

    Allgemeines

    Eine Strömung ist immer transient, ändert sich also mit der Zeit. Dies ist darauf zurückzuführen, dass auch kleinste Änderungen in der Umgebung einen Einfluss auf die Strömung haben. Bei sehr langsamen Strömungen spielt zudem die Temperatur eine wichtige Rolle. Ein Mensch ist in diesem Zusammenhang eine Wärmequelle. Sein Körper strahlt Wärme ab, und aufgrund der geringeren Dichte steigt wärmere Luft nach der freien Konvektion nach oben. Die ausgeatmete Luft ist i. d. R. ebenfalls wärmer als die Umgebungstemperatur. Bei ruhender Umgebungsluft erzeugt die Körperwärme also bereits ein Strömungsfeld um den Körper mit relativ niedrigen Strömungsgeschwindigkeiten.

    Diese Strömung überlagert sich mit der erzwungenen Strömung durch einströmende und ausströmende Volumenströme bzw. durch Druckdifferenzen hervorgerufene Strömungen. Hierbei ist zu beachten, dass bewegte Umgebungsluft (z. B. durch eine Klimaanlage oder eine Filteranlage) die Körperwärme abführt, sodass sich die dichtegetriebene Konvektionsströmung gar nicht richtig ausbilden kann.

    Rechnerisch kann ein quasistationärer Zustand der Strömung simuliert werden, der aber in der Realität, also beim Versuch, immer gewissen Schwankungen unterworfen ist – z. B. bei Bewegungen von im Reinraum agierender Personen an einem Satelliten oder durch wechselnde Wärmelasten. In diesen Fällen werden die Simulationen auf dynamische Fälle ausgedehnt. Ist die Bewegungsgeschwindigkeit wesentlich kleiner als die mittlere Strömungsgeschwindigkeit, ist der Einfluss jedoch zu vernachlässigen.

    Je nachdem, welche Effekte relevant sind, kann man in puncto Computional Fluid Dynamics (CFD) unterschiedliche Modellansätze wählen, die sich v. a. im Rechenaufwand unterscheiden.

    Behandlung von Partikeln in der Simulation

    Luftgetragene Teilchen (z. B. Staub, Moleküle), Mikroorganismen (z. B. Pilze, Keime und Viren) oder feinste Tröpfchen können zusammenfassend über ihre Größe, Form, Masse und ihre Anzahl in einer Strömungssimulation beschrieben werden.

    Partikelgrößen, die in Reinräumen vorkommen dürfen, sind sehr klein und beeinflussen die Strömung nicht. Ein partikelfreier Luftstrom verhält sich demnach genauso wie ein partikelbeladener Luftstrom. Man spricht hier von einer schwachen Kopplung, die nur in eine Richtung geht, da die Strömung das Verhalten der Partikel beeinflusst, aber nicht umgekehrt.

    Auf die Partikel wirken zum einen die Strömungskräfte und zum anderen die Gravitationskraft, bzw. evtl. noch vorhandene Beschleunigungskräfte aufgrund des Entstehungsprozesses (der sog. Kleidung-Pumpeffekt), ein.

    Vernachlässigt man die tatsächliche Form und nimmt vereinfacht eine Kugelform der Partikel an, lässt sich die Ausbreitung von Partikeln von einer Quelle in einem nachgeschalteten Rechenschritt nach der eigentlichen Strömungsberechnung vergleichsweise einfach simulieren. Vernachlässigt man die Sinkgeschwindigkeit der Partikel, bzw. ist diese sehr klein, kann man über eine Betrachtung der Konzentration zwischen kontaminierter und nichtkontaminierter Luft die Wirksamkeit von Schutzmaßnahmen in einem Reinraum eindeutig darstellen, bewerten und entsprechend optimieren. Die Betrachtung des Verhaltens von Partikeln kann bei jeder der nachstehend beschriebenen Simulationsarten hinzugefügt werden, ist aber oft für eine genaue Bewertung gar nicht erforderlich. Dies geschieht über eine oder mehrere Partikelquellen an beliebigen Stellen im Strömungsraum. Auch die Betrachtung von verteilten Partikelgrößen ist möglich, z. B. gaußsche Verteilung zwischen minimaler und maximaler Größe.

    Arten der Strömungssimulation

    Kalte stationäre Strömungsberechnung

    Eine kalte Strömung bedeutet, dass die Temperatur im Strömungsfeld und die durch Dichteunterschiede getriebene freie Konvektion nicht betrachtet wird. Stationär bedeutet, dass die Strömung als eingefroren betrachtet wird. Man kann sich dies als mittlere Strömung vorstellen, die sich nach sehr langer Zeit bei den betrachteten Randbedingungen einstellt. Kleine, immer zu beobachtende Schwankungen in der Strömung lassen sich so nicht beschreiben. Auch Effekte laminarer Wirbelablösungen, wie man sie bei einer karmanschen Wirbelstraße beobachtet, sind mit diesem Ansatz nicht beschreibbar. Anhand des Strömungsfeldes lassen sich aber Aussagen über Wirbel, Totwassergebiete und den allgemeinen Verlauf der Strömung bereits sehr gut bewerten.

    Im Folgenden sind die Berechnungsergebnisse an einem horizontalen Reinraumarbeitsplatz dargestellt. Das zu schützende Objekt, z. B. ein Teil eines Satelliten, befindet sich vor der Person auf einer Arbeitsplattform (Abb. 1). Auch bei schnelleren Bewegungen (etwa bei Montage, Inspektion oder Reinigung des Objekts) trifft fast ausschließlich reine „primäre“ Luft von vorn auf das Objekt – eine Kontamination kann deshalb ausgeschlossen werden. Interessant ist in diesem Zusammenhang auch, dass Hilfsgegenstände (optische Bänke und Instrumentiereinrichtungen) im vorderen Bereich des Strömungsfeldes so gut wie keine Auswirkung auf den weiteren Strömungsverlauf haben (Abb. 2, Abb. 3). Die Absaugung der Luft geschieht downstream, was ebenfalls das Strömungsverhalten am Arbeitsort unterstützt.

    Abbildung 1: Horizontaler Reinraumarbeitsplatz mit frontaler Anströmung durch HEPA-Filter (Quelle aller Abbildungen: Merkle & Partner GbR).
    Abbildung 2: Darstellung der Stromlinien, eingefärbt mit der Geschwindigkeit.
    Abbildung 3: Geschwindigkeitsverteilung im Schnitt.

    Kalte stationäre Strömung mit transienter Konzentrationsverteilung

    Diese Art der Simulation geht zwar von einer eingefrorenen (also stationären) Strömung aus, kann aber die Ausbreitung von Schadstoffen und damit auch von Partikeln als Funktion der Zeit sehr genau abbilden. Diffussionseffekte (also die Durchmischung von Gasen aufgrund von Konzentrationsunterschieden) lassen sich ebenfalls berücksichtigen. Für die Simulation wird angenommen, dass die zugeführte Reinstluft A) keine Partikel enthält und sich mit kontaminierter Umgebungsluft B) aus einer Partikelquelle (z. B. der Atemluft einer infizierten Person) durchmischen kann.

    Die tatsächliche Partikelkonzentration der Luftmenge B) ist für die Simulation zunächst nebensächlich und kann anhand der Konzentrationsverteilung für die spätere Interpretation beliebig umgerechnet werden. Die Konzentrationsverteilung gibt an, wie groß der Anteil der kontaminierten Luftmenge im Raum ist. Im hier gezeigten Beispiel wird der Volumenstrom der ausatmenden Person (Abb. 4, Abb. 5) der Einfachheit halber mit 12 l/min konstant angenommen. Wüsste man die Anzahl der Viren pro Liter, könnte man die Virenkonzentration an jedem Punkt des Raums als Funktion der Zeit bestimmen. Die nachstehenden Ergebnisse zeigen die zeitliche Durchmischung nach 16 min.

    Abbildung 4: Konzentrationsverteilung mit einer infizierten Atemluftquelle in einem Raum ohne Filter.
    Abbildung 5: Konzentrationsverteilung mit einer infizierten Atemluftquelle in einem Raum mit HEPA-Filtersystem.

    Nach einer Stunde ist fast der gesamte Raum einer erhöhten Virenkonzentration ausgesetzt, die etwa 3-fach so hoch ist wie bei dem Einsatz des Luftfiltersystems (Abb. 6). Bei Einsatz des Filtersystems bleibt die Virenkonzentration nach etwa 20 min auf konstant niedrigem Niveau und ändert sich nicht mehr, während sie ohne Filter stetig weiter steigt.

    Abbildung 6: Simulation ohne Filter nach einer Stunde.

    Videos hierzu sind unter https://www.merkle-partner.de/fileadmin/Video-3-Zusammen.mp4 zu finden.

    Warme transiente Strömung mit transienter Konzentration

    Möchte man die Effekte der Temperatur durch freie Konvektion berücksichtigen, muss die Berechnung per se transient (also als Funktion der Zeit) durchgeführt werden.

    Da sich die Temperatur im Vergleich zur Strömung langsamer ausbreitet, wird hier die Berechnung gekoppelt mit unterschiedlichen Zeitskalen durchgeführt. So wird für jeden transienten Zeitschritt des Strömungsfeldes die Temperatur z. B. nur für jeden 5. oder 10. Zeitschritt neu bestimmt. Man spricht hier auch von einer stark gekoppelten Strömungssimulation, bei der die Temperatur die Strömung beeinflusst und umgekehrt. Diese Simulationen sind im Vergleich zu quasi stationären Betrachtungen sehr aufwendig und damit teuer.

    Aktuell laufen diesbzgl. bereits in der Praxis Untersuchungen an thermalen Menschmodellen, um praktischen Versuch und theoretische Simulation miteinander abzugleichen. Entsprechende Berechnungen und Simulationen im Bereich Thermomanagement werden seitens kooperierenden Unternehmen in der Wirtschaft bei Verbrennungsmotoren und bei Brandsimulationen bereits seit Jahren sehr erfolgreich durchgeführt.

    Im Folgenden wird die freie Konvektionsströmung um eine Person über die Simulation näher betrachtet. Der menschliche Körper gibt je nach Beanspruchung der Muskeln und des Stoffwechsels Wärme ab. Die Wärmeabgabe ist dabei ungleichmäßig über den Körper verteilt. In der dargestellten Simulation (Abb. 7) ist vereinfacht angenommen, dass sich der Wärmestrom in der Größenordnung von etwa 100 W gleichmäßig auf die Körperoberfläche verteilt und der Einfluss der Kleidung vernachlässigt wird. Bereits mit diesem einfachen Modell kann man abschätzen, wie groß die Temperaturunterschiede der umgebenden Luft sind und welche Strömungsgeschwindigkeiten daraus resultieren. Durch Thermographieaufnahmen von Personen können solche Modelle realitätsnah kalibriert werden.

    Abbildung 7: Konvektionsströmung um einen Körper.

    Steht die Person ruhig da und sind auch in der Umgebung keine mechanisch hervorgerufenen Luftströmungen vorhanden, ergeben sich nach circa einer halben Stunde je nach Raumgröße und Höhe durchaus beachtliche Strömungsgeschwindigkeiten in der Größenordnung von 1 m/s sowie Temperaturerhöhungen der umgebenden Luft von etwa 1 °C. Bewegt sich der Körper oder die umgebende Luft durch Gebläse, offene Türen oder Fenster, ändern sich die Bedingungen für die freien Konvektionsströmungen. Der Auftrieb wird geringer, da es zu einer Durchmischung der Luftmengen kommt.

    Um diese Effekte realistischer und genauer beschreiben zu können, werden hier weitere Untersuchungen im Versuch und in der Simulation vorgenommen.

    Abbildung 8 zeigt einen thermalen Menschen, mit dem der Einfluss der Körpertemperatur auf die Strömung im Versuch abgebildet werden kann. Die Puppe verfügt über elektrische Heizdrähte und kann so realitätsnah den Einfluss der Körperwärme simulieren. Der Einfluss von Kleidung lässt sich ebenfalls betrachten, indem man die Puppe entsprechend kleidet.

    Abbildung 8: Der thermale Mensch C3-THEO (THEO=Thermal Human Equivalent Operator).

    Was kann die Simulation sonst noch?

    Die Einflüsse von Fenstern, Heizungen, die Abwärme von Apparaten usw. kann in die bereits beschriebenen Berechnungen ebenfalls integriert werden und stellen ebenso wie Menschen eine Wärmequelle dar, welche die Strömung beeinflussen.

    Das Verhalten von Filtern hinsichtlich Partikelaufnahme und Druckverlust kann simuliert werden. Filter können in der Simulation vereinfacht durch poröse Medien abgebildet werden. Lokale Effekte werden hier nicht erfasst, die globale Strömung ist aber nahezu identisch.

    Bei Reinräumen spielen zudem die Strömungsgeräusche (also die Akustik) eine Rolle. Zwar kann man hier durch eine reine Betrachtung der maximalen Strömungsgeschwindigkeit (z. B. <2 m/s) bereits eine Bewertung machen. Oft treten jedoch lokal höhere Geschwindigkeiten auf, die hinsichtlich der Akustik bewertet werden müssen.

    Bei hochgenauen Messinstrumenten spielt auch der Einfluss von Strahlung und den entstehenden Bauteiltemperaturen eine wesentliche Rolle. Auch diese Effekte lassen sich in den Strömungsmodellen berücksichtigen. Meistens sind jedoch die Temperaturdifferenzen zwischen Umgebung und Inventar gering, sodass der Wärmetransport durch Strahlung untergeordnet ist. Der Einfluss großer Fensterflächen und damit verbundener Sonneneinstrahlung ist allerdings relevant, wenn in der Fertigung auf hohe Messgenauigkeiten oder geringste Temperaturschwankungen Wert gelegt werden muss. Dies ist z. B. bei der Lithografie und der Messtechnik der Fall.

    Versuch vs. Simulation

    Jede Simulationsmethode ist nur so gut wie ihre experimentelle Bestätigung. Führt man Messungen bei Reinräumen oder Reinraumkonzepten durch, stößt man auf folgende Herausforderungen.

    Die Messung der Strömungsgeschwindigkeit erfolgt z. B. über Anemometer oder Hitzedrahtsonden, die nur die lokale Strömungsgeschwindigkeit messen können, nicht aber die Richtung und die zeitliche Änderung.

    Auch über sog. Smoke Studies kann das Strömungsfeld untersucht werden. Hier wird eine Rauchquelle eingebracht und das Verhalten der Rauchschwaden analysiert. Das Strömungsverhalten im Gesamtraum lässt sich so jedoch nur sehr schwer erfassen. Zudem ändert sich durch Messgeräte und die Messung durchführende Personen das Verhalten des Strömungsfeldes. Transiente Effekte sind zudem schwierig zu erfassen und zu dokumentieren. Führt man die gleiche Messung zu einem anderen Zeitpunkt durch, ergeben sich u. U. auch qualitativ andere Ergebnisse. Es müssen sich nur die Wetterbedingungen und/oder der Wind geändert haben.

    Abbildung 9: Smoker im Einsatz.

    Vielmehr etabliert sich ein Ansatz in der Praxis, durch Simulation und gezielte Demonstrationen die Tragweite und den Gültigkeitsbereich einer Simulation zu erschließen. Ziel ist es, die Skepsis gegenüber Simulationen zu reduzieren und ihr Potenzial für den Sektor Raumfahrt und Nicht-Raumfahrt-Reinraumbereiche aufzuzeigen. Das bedeutet, dass die experimentellen Daten, die auf konkreten Fragestellungen basieren, Ankerpunkte der Simulation darstellen. Auf diesen können dann andere Branchen aufbauen.

    Praxistests

    In einem bislang einzigartigen Projekt unter dem Namen NextGen Classroom hat ein Konsortium aus OHB, DLR, HT-Group, Klinik rechts der Isar, Helmholtz-Zentrum und Merkle & Partner im Febr. 2021 umfangreiche Messungen und Simulationen vorgenommen, um die Ausbreitung von Viren in einem Klassenzimmer empirisch und simulativ zu untersuchen. Die Virenquelle wurde in dem Raum lokal durch eine CO2-Quelle dargestellt. Kohlendioxid kann durch Detektoren sehr gut gemessen werden und hat sich auch bei Messungen in Reinräumen gut bewährt.

    Mit 65 Detektoren auf 3 Ebenen im Raum wurde der zeitliche Verlauf der CO2-Konzentration im gesamten „Klassenzimmer“ (einem speziell ausgestatteten Raum in einem Hotel in Hipoltstein) vermessen. Die Wärmeabgabe der Körper wurde durch ca. 30 Heizpuppen realitätsnah abgebildet, die aus dem DLR Göttingen in einem eigens dazu gecharterten Bus anreisten.

    Ausgehend von einem zu Beginn einer neuen Messreihe gut durchlüfteten, fast CO2-freien Raum wurden dabei verschiedenste Szenarien betrachtet. Szenarien waren z. B. unterschiedliche Sitzpositionen des sog. Superspreaders im Raum, der Einfluss von geöffneten Fenstern, der Einfluss von Bewegungen im Raum durch sich bewegende, echte Personen und vieles mehr. Durch künstliche Spucke, welche der Atemluft des Superspreaders beigemischt wurde, wurde zudem das mögliche Verhalten von Keimen durch den Transport der Tröpfchen im Raum betrachtet.

    Über den gemessenen Verlauf der Konzentration des CO2 an den Messstellen lassen sich genaue Aussagen zu den Strömungsverhältnissen und zur Ausbreitung von Viren im gesamten Raum gewinnen. Ein entsprechendes Paper, welches die gemessenen Ergebnisse dokumentiert, wird demnächst publiziert und veröffentlicht.

    Die parallel dazu durchgeführten CFD-Simulationen im Vergleich mit den empirisch aufgenommenen Messdatenreihen erlauben es nun, die Genauigkeit bei verschiedenen Simulationsmodellen und -ansätzen zu überprüfen. So viel sei vorweggenommen: Die Simulationen decken sich sehr gut mit den Messungen und erlauben es, zusätzliche Informationen wie Konzentration, Geschwindigkeit, Druck und Temperatur über das gesamte Strömungsfeld hinweg dreidimensional bereitzustellen, die der Versuch nicht bieten kann.

    Die Wirksamkeit entsprechender HEPA-Filteranlagen konnten sowohl im Versuch als auch in der Simulation eindeutig belegt werden. Allerdings zeigt sich auch, dass die Luftströmungen sowohl als Zug als auch akustisch störend wahrzunehmen sind. Hier sind also weitere Optimierungen vorzunehmen, um auch der Behaglichkeit der Personen im Raum Rechnung zu tragen.

    In einem weiteren Projekt zwischen Merkle & Partner und der Firma Rensair wurde die Effektivität portabler Luftfilteranlagen sowohl simuliert als auch gemessen. Die Luftfilter benötigen einen Mindestvolumenstrom von 300–500 m3/h, um effizient zu wirken; das Hauptaugenmerk liegt aber auch hier auf dem Thema Akustik. Der Wohlfühlbereich liegt hier bei 40–50 dB [3]. Die hier beschriebenen Maßnahmen über Luftfilterung zur Reduzierung von Partikeln – seien es nun Viren, Blütenpollen oder Staub – fallen unter das Prinzip Durchmischung und Verdünnung der Partikelkonzentrationen. In diesem Zusammenhang bestehen Parallelen zur Reinraumthematik, zumal die Methodiken im Versuch und in der CFD-Simulation nahezu identisch sind.

    Zusammenfassung und Ausblick

    Unabhängig von der Branche gibt es also einen gemeinsamen Nenner, warum man Reinräume benötigt und ihre Eigenheiten genau kennen sollte.

    Die Gemeinsamkeit: Um ein zu schützendes Objekt herum finden Aktivitäten statt oder werden Gerätschaften betrieben – beides stellt Kontaminationsquellen dar. Das zu schützende Objekt kann ein Mensch sein, ein Satellit, eine Optik oder ein Medikament, das vor gefährlichem Transport bzw. vor Verunreinigungen durch die Luft geschützt werden muss. Die Strömungssimulation hilft hier dabei, Unsichtbares sichtbar zu machen und Entscheidungshilfen zu geben, um bereits in der Entwurfsphase Aussagen über das später zu erwartende Verhalten von Reinräumen machen zu können.

    CFD-Berechnungen bei Reinräumen werden schon seit längerer Zeit mehr oder weniger professionell durchgeführt. Oft aber ist dieser Markt von Meinungen und experimentell gemachten Erfahrungen getrieben. Geringste Änderungen in den Randbedingungen ergeben jedoch u. U. ein anderes Bild. Die Kunst ist es, die Strömungsverhältnisse so zu gestalten, dass sie möglichst robust gegenüber Änderungen im Umfeld sind. Auch die Weiterentwicklung in der Rechenleistung sowie der modernen Darstellung der Ergebnisse in Bildern und Filmen sollte zu einer neuen Bewertung der CFD-Anwendungsgebiete motivieren.

    Oft sind es festgefahrene Meinungen, dass man etwas schon immer so gebaut hat, welche durch die Simulation überprüft und aufgeweicht werden können. Bringt man Messergebnisse und Simulationsergebnisse in Einklang, kann man die Stärken beider Seiten kombinieren, um effiziente und gut funktionierende Reinräume zu geringeren Bau- und Betriebskosten umsetzen zu können.

    Literatur

    [1]Markus Keller: Ganzheitliche Methode zur Auslegung von Reinräumen mit definierter organischer Luftreinheit. https://elib.uni-stuttgart.de/bitstream/11682/8816/1/Keller-51.pdf
    [2]Reinraumqualifizierung nach DIN EN ISO 14644 und DIN 1946 (Beuth Verlag)
    [3]https://www.barmer.de/firmenkunden/gesund-arbeiten/gesundheitsthemen/laermschutz-im-buero-238012

    Alle Links wurden zuletzt am 16.03.2022 geprüft.

    Key Words: CFD, Simulation, Reinraum, Auslegung, Luftströmungen

    Originaldokument