https://opendata.uni-halle.de//handle/541532/3156 2026-07-13T19:30:26Z https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/126006 Title: Mobiler Prototyp zur Reinigung von ölverschmutzten Gewässern auf Basis einer adaptierten Pitot-Pumpe Author(s): Dafis, Jessica Abstract: Ölhaltige Verunreinigungen von Gewässern treten sowohl im Katastrophenfall, zum Beispiel bei Hochwasser und Überflutungen, als auch im industriellen Alltag auf und erfordern kompakte, robuste Verfahren zur schnellen Aufbereitung direkt vor Ort. Ziel dieser Arbeit ist es, auf Basis der von Meyer entwickelten Pitot-Trennpumpentechnologie ein mobiles, mechanisch arbeitendes Trennsystem zu konzipieren, aufzubauen und experimentell zu charakterisieren. Im Zentrum steht eine modifizierte Pitot-Trennpumpe, die Förderung und Flüssig-Flüssig-Separation von Öl-Wasser-Gemischen in einem kompakten rotierenden Aggregat vereint und ohne chemische Zusätze auskommt. Die Funktionsweise beruht auf der zentrifugalen Phasentrennung im Rotor. Wasser sammelt sich in einer äußeren Zone, Öl bildet einen kernnahen Bereich. Das adaptierte Pitot-Rohr übernimmt dabei sowohl die Einleitung des Gemisches als auch die getrennte Abführung der Phasen über Hochdruck- und Niederdruckauslass. Neben der Trenn- und Fördercharakteristik adressiert die Arbeit eine zentrale Herausforderung für den späteren Einsatz. Die in Kapitel 3 nachgewiesene gute Trenneffizienz wird im Labormaßstab durch eine begrenzte Förderhöhe eingeschränkt. Deshalb wird in Kapitel 4 eine geometrische Druckoptimierung umgesetzt. Es wird ein Laufrad-Deckel mit gekürzten Schaufeln entwickelt, deren Eingriff auf die äußere wasserreiche Zone begrenzt ist, sodass der zentrale Bereich des Ölkerns schaufelfrei bleibt. Damit soll die Förderhöhe gesteigert werden, ohne die günstigen Trennbedingungen durch zusätzliche Vermischung signifikant zu beeinträchtigen. Vergleichsversuche zeigen, dass die geschaufelte Konfiguration bei allen untersuchten Drehzahlen eine deutlich höhere Förderhöhe erreicht als die schaufellose Variante, gleichzeitig aber eine höhere Rückvermischungstendenz auftritt und sich die Wasserqualität am Hochdruckauslass verschlechtern kann. Für die Praxis ist damit eine robuste Betriebsführung entscheidend. Die Arbeit untersucht hierzu kapazitive Sensorik zur Trennschichtdetektion und entwickelt Varianten weiter, die sowohl eine stabile Signalbildung als auch eine frühere Annäherungsdetektion des Ölkerns ermöglichen. Daraus werden Schutz- und Stellkonzepte abgeleitet, etwa ein schutzbasiertes Schließen des Hochdruckauslasses bei Öl- oder Emulsionsnähe. Zur zuverlässigen Bewertung der Wasserreinheit im relevanten Spurenbereich wird außerdem eine bildgebende, fluoreszenzbasierte Analytik entwickelt, da dichtebasierte Auswertungen im ppm-Bereich nicht ausreichend trennscharf sind. Über definierte Emulsionspräparation und die statistische Auswertung der Intensitätsverteilung, einschließlich höherer Momente, wird eine labortaugliche Quantifizierung vorbereitet. Bei gering fluoreszierenden Ölen kann hierfür ein Tracer auf Basis von Nile Red eingesetzt werden. Abschließend werden die entwickelten Bausteine, Pumpenmodul einschließlich Schaufelgeometrie, Sensorik, Ventilvorbereitung sowie Mess- und Auswerteketten, in einen kleinskaligen, mobil gedachten Prototypen überführt. Dieser führt eine realitätsnähere Stoffführung mit Skimmer-Zulauf, externer Förderstufe und instrumentiertem Pumpenmodul zusammen und dient als Entwicklungsplattform für Kalibrierung, Automatisierung und Feldvalidierung.; Oil contamination of water bodies occurs in emergency scenarios, for example floods, as well as in industrial contexts and requires compact, robust solutions for rapid on-site treatment. This thesis aims to design, build, and experimentally characterize a mobile, purely mechanical separation system based on the Pitot separation pump technology developed by Meyer. The core component is a modified Pitot separation pump that combines pumping and liquid-liquid separation of oil-water mixtures within a compact rotating unit and operates without chemical additives. The operating principle relies on centrifugal separation inside the rotor. Water forms an outer, water-rich region while oil accumulates in a central, oil-rich core. A specially adapted Pitot tube serves both to feed the mixture into the rotor and to withdraw the two phases separately via a high-pressure and a low-pressure outlet. A laboratory test rig is developed to investigate the coupled pumping and separation behavior under controlled conditions and to vary key operating parameters. A central operating parameter is the flow split, defined here as the distribution of mass flow between both outlets controlled by the valve settings. Beyond separation performance, the thesis addresses a key limitation of the initial laboratory configuration, namely the restricted pressure rise or head at the high-pressure outlet. Therefore, Chapter 4 introduces a geometric pressure optimization by implementing an impeller-cover concept with trimmed blades. The blades are designed to interact primarily with the outer water-rich region while keeping the central oil-core region blade-free. The goal is to increase head while limiting additional phase mixing that would compromise separation. Comparative experiments demonstrate that the bladed configuration achieves a substantially higher head than the bladeless rotor at all investigated speeds. At the same time, the results indicate an increased tendency for remixing and a potential deterioration of cleaned-water quality at the high-pressure outlet. For robust operation under fluctuating inlet conditions, capacitive sensing approaches for interface detection are evaluated and iteratively improved toward stable signals and earlier oil-core proximity detection. This enables protective and control-oriented operating concepts, for example protective closing of the high-pressure outlet when oil or an emulsion approaches the outlet region. To reliably quantify trace oil concentrations, an imaging, fluorescence-based method is developed because density-based evaluation becomes unreliable in the low-ppm regime. Using controlled emulsion preparation and statistical analysis of the fluorescence intensity distribution, including higher moments, the method is prepared for ppm-level discrimination. For weakly fluorescent oils, a tracer based on Nile Red can be applied. Finally, the developed components, including the pump module with the bladed impeller, sensing unit, valve interface, and measurement and evaluation chain, are integrated into a small-scale, mobility-oriented prototype with more realistic material handling. A skimmer-based feed and a separate pre-pumping stage are implemented, providing a practical platform for calibration, automation, and field-oriented validation. 2026-01-01T00:00:00Z https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/125970 Title: Early Indoor Fire Detection Based on Multi–Sensor Nodes and Data Mining Techniques Author(s): Vorwerk, Pascal Abstract: This thesis explores advanced data mining techniques applied to real-world multi-sensor data in the context of early indoor fire detection. The focus is on the extraction of critical information for an effective alerting and intervention in the ear- liest stages of ongoing incipient fires. The thesis is a first step towards understanding the behaviour of different sensor measurements in different incipient fire scenarios and evaluating the performance of machine learning (ML) based techniques for an effective early fire detection. Therefore, a series of studies was conducted, addressing three key tasks in early fire detection: anomaly detection, anomaly identification, and scenario identifica- tion. Each task has specific limitations due to practical data constraints. First, the most important early fire indicators – H2, CO, smaller sizes of particulate matter and Volatile Organic Compounds (VOC) – were identified under controlled con- ditions. These early fire indicators were used as basic input information to the following steps. Second, 12 online anomaly detection algorithms were tested in a less controlled, real-world environment. Proximity-based anomaly detection tech- niques demonstrated superior performance in detecting early fire anomalies. Third, anomaly identification was investigated using Multivariate Time Series Classifica- tion (MTSC) coupled with Shapley values to differentiate fire-relevant from non- fire-relevant anomalies. The results suggest that smaller particles and VOC exhibit the most distinctive patterns, especially when considering the temporal dimension. Fourth, transfer learning techniques were used to classify different incipient fire sce- narios in a real-room environment based on data from small-scale laboratory exper- iments. As a result, advanced data mining techniques have been systematically applied to the field of early indoor fire detection, addressing the need for reliable, early de- tection and resistance to nuisance scenarios on the one hand, and the challenges of data availability on the other. This work contributes to the systematic integration of advanced data mining techniques in early fire detection and provides useful in- sights into the most effective methods for improving the early detection, information extraction and reliability of fire detection systems.; In der vorliegenden Arbeit wurden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens auf reale Multi-Sensor Daten im Bereich der Brandfrüherkennung in Gebäu- den angewendet. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Extraktion von kritischen Informationen, die für eine effektive Warnung, Alarmierung und Intervention in den frühesten Stadien von Entstehungsbränden von groSSer Bedeutung sind. Die Arbeit stellt einen ersten Schritt dar, das Verhalten bestimmter sensorbasierter Früh- brandindikatoren in Abhängigkeit verschiedener Frühbrandszenarien zu verstehen und neue Möglichkeiten der Informationsextraktion durch Methoden des maschinellen Lernens zu eröffnen. Dazu wurden im Rahmen eines interdisziplinären Forschungsprojektes klein- und groSSskalige Studien durchgeführt, die sich mit drei Schlüsselaufgaben der Brandfrüherkennung befassen: der Früherkennung von Anomalien, der Identifika- tion einer erkannten Anomalie als brandrelevant oder nicht brandrelevant und der Erkennung des zugrunde liegenden Brandszenarios. Jede dieser Teilaufgaben ist mit spezifischen Limitationen hinsichtlich der Verfügbarkeit von Daten bzw. Infor- mationen verbunden, die im Rahmen dieser Arbeit durch eine geeignete Methode- nauswahl adressiert werden. Die Arbeit ist dazu in vier Teile unterteilt. Zunächst wurden die wichtigsten, sensorbasierten Brandfrühindikatoren – H2, CO, Feinstaub und flüchtige organische Verbindungen (VOC) – unter kontrollierten Bedingungen identifiziert. Diese sensorbasierten Brandfrühindikatoren dienten als grundlegende Eingangsinformationsquellen für die angewandten Methoden. AnschlieSSend wur- den 12 Algorithmen zur frühen Erkennung von Anomalien in einer weniger kontrol- lierten, realen Umgebung getestet. Dabei erwiesen sich auf Ähnlichkeit basierende Verfahren als besonders leistungsstark. Drittens wurde untersucht, wie eine Unter- scheidung zwischen feuerrelevanten und nicht feuerrelevanten Anomalien mit Hilfe eines multivariaten Zeitreihenklassifikators realisiert werden kann. Das Verfahren wurde mit einer modellunabhängigen Erklärungsmethode (Shapley) gekoppelt, mit der der Einfluss zeitabhängiger Interaktionen der sensorischen EingangsgröSSen auf die Unterscheidung abgeschätzt werden konnte. Die Ergebnisse deuten da- rauf hin, dass kleinere Partikel und flüchtige organische Verbindungen die wichtig- sten Unterscheidungsmuster aufweisen, insbesondere wenn die zeitliche Dimension berücksichtigt wird. Viertens wurden Transfer-Learning-Techniken eingesetzt, um verschiedene Szenarien von Entstehungsbränden in einer realen Umgebung auf der Grundlage von Daten aus kleinen Laborexperimenten zu unterscheiden. Im Ergebnis wurden fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens sys- tematisch auf den Bereich der Brandfrüherkennung in Innenräumen angewendet, um einerseits dem Bedarf an zuverlässiger, frühzeitiger Erkennung und Resistenz gegenüber Störszenarien, und andererseits den Herausforderungen der Datenver- fügbarkeit adäquat zu begegnen. Diese Arbeit trägt zur systematischen Integration dieser Methoden in die Brandfrüherkennung bei und liefert nützliche Erkenntnisse zur Verbesserung der Früherkennung, der Informationsextraktion und damit der Zuverlässigkeit von Brandfrüherkennungssystemen. 2026-01-01T00:00:00Z https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/125360 Title: Simulation of multiphase flows to advance safety in public health and industrial operations Author(s): Özler, Gizem Abstract: Multiphase flows are ubiquitous, from volcanic eruptions to sandstorms and within our bodies in the form of blood and respiratory flow. Beyond nature, it is present in a wide range of industrial applications, such as pneumatic conveyors, spray dryers, and fluidized beds. Due to their prevalence, predicting the behavior of multiphase flows has been a significant research topic for decades. In recent years, numerical simulations have become an effective method for this purpose, as they ensure precise control over input parameters and provide spatially and temporally resolved data. Still, the governing physical mechanisms are often complex and challenging to model. Oversimplifying or neglecting even a single physical phenomenon can give incorrect predictions. This dissertation presents my research that contributes to the modeling and analysis of multiphase flows, with applications that support both better public health regulations and safer industrial processes. In the context of public health, the problem I worked on is modeling the evaporation and trajectories of virus-laden droplets to improve the analysis of airborne virus transmission risk. Our lack of understanding of this topic became apparent in March 2020, when the SARS-CoV-2 pandemic started. Despite countless studies and preventive measures, such as 2-meter distancing rules, face masks, and lockdowns, infection rates remained high, showing how little we know about the transmission of airborne diseases. In the industrial context, a significant safety concern in particle-laden flows is dust explosions. During the transport of dust, particle–wall and particle–particle collisions occur, and particles gain charge due to triboelectrification. When the charged powder is stored, charge can accumulate locally, leading to discharges. If the dust is combustible, these discharges may cause ignition and dust explosions. A further challenge in particle-laden flows is powder deposition on industrial units. Powder deposition reduces the yield of processes and causes downtime for cleaning and maintenance in units such as pneumatic conveyors, spray dryers, and fluidized beds. Deposits can also lead to the accumulation of charge, increasing the risk of dust explosions. To contribute to eliminating of the concerns mentioned above, I worked on: I) development of a droplet evaporation tool to better predict airborne virus transmission, II) investigating how different flow structures affect triboelectrification of particle-laden flows, III) implementation and analysis of a new charging model to better predict triboelectrification of particles, and IV) analyzing the parameters that reduce the powder deposition. Each study resulted in a separate publication given in "List of publications" and provided unique contributions to the overall research aim. Specifically, Ozler and Grosshans [1] reveal that traditional evaporation models fail to predict the lifetimes and travel distances of saliva droplets. In certain weather conditions that accelerate evaporation, hollow particles might form, extending the travel distances and thus increasing the airborne transmission risk. Ozler and Grosshans [2] shows that secondary flow structures alter powder charging behavior. Through direct numerical simulations (DNS) of particle-laden flow, this study shows that in the presence of secondary vortices, particles collide with walls more often, accelerating their charging. Grosshans et al. [3] propose a new charging model, the Stochastic Scaling Model (SSM), that predicts experimentally observed charging mechanisms while remaining computationally efficient for large-scale particle-laden flow simulations. Finally, Ozler and Grosshans [4] reveal that powder deposition depends on flow direction, particle number density, and Stokes number. Through DNS, this study provides a guide on the selection of input parameters to prevent powder deposition in pneumatic conveying.; Mehrphasenströmungen sind allgegenwärtig, sie treten in der Natur bei Vulkanausbrüchen und Sandstürmen ebenso auf wie im menschlichen Körper in Form von Blut- und Atemströmungen. Über natürliche Phänomene hinaus finden sie sich in einer Vielzahl industrieller Anwendungen, etwa in pneumatischen Förderanlagen, Sprühtrocknern und Wirbelschichten. Aufgrund ihrer weiten Verbreitung ist die Vorhersage des Verhaltens von Mehrphasenströmungen seit Jahrzehnten ein bedeutendes Forschungsthema. In den letzten Jahren haben sich numerische Simulationen als effektive Methode hierfür etabliert, da sie eine präzise Kontrolle über Eingangsparameter ermöglichen und räumlich sowie zeitlich aufgelöste Daten liefern. Dennoch sind die zugrunde liegenden physikalischen Mechanismen häufig komplex und schwer zu modellieren. Eine zu starke Vereinfachung oder das Vernachlässigen auch nur eines einzelnen physikalischen Phänomens kann zu falschen Vorhersagen führen. Diese Dissertation stellt meine Forschung vor, die zur Modellierung und Analyse von Mehrphasenströmungen beiträgt, mit Anwendungen, die sowohl eine Verbesserung der öffentlichen Gesundheitsvorschriften als auch sicherere industrielle Prozesse unterstützen. Im Kontext der öffentlichen Gesundheit befasst sich meine Arbeit mit der Modellierung der Verdampfung und Trajektorien virusbeladener Tröpfchen, um die Analyse des Risikos einer luftgetragenen Virusübertragung zu verbessern. Unser mangelndes Verständnis dieses Themas wurde im März 2020 deutlich, als die SARS-CoV-2-Pandemie begann. Trotz zahlreicher Studien und Präventionsmaßnahmen wie Abstandsregeln, Maskenpflicht und Lockdowns blieben die Infektionsraten hoch, was verdeutlicht, wie wenig über die Übertragung luftgetragener Krankheiten bekannt ist. Im industriellen Kontext stellt die Gefahr von Staubexplosionen ein wesentliches Sicherheitsproblem in partikelbeladenen Strömungen dar. Beim Transport von Staubpartikeln treten Partikel–Wand- und Partikel–Partikel-Kollisionen auf, bei denen sich Partikel durch Triboelektrifizierung aufladen. Wird das geladene Pulver anschließend gelagert, kann es zu lokaler Ladungsakkumulation und Entladungen kommen. Handelt es sich dabei um brennbaren Staub, können solche Entladungen eine Zündung und somit Staubexplosionen auslösen. Eine weitere Herausforderung partikelbeladener Strömungen ist die Pulverablagerung auf industriellen Anlagen. Diese Ablagerungen verringern den Ertrag von Prozessen und führen zu Stillstandzeiten für Reinigung und Wartung in Anlagen wie pneumatischen Förderern, Sprühtrocknern und Wirbelschichten. Zudem können Ablagerungen ebenfalls zu Ladungsakkumulation führen und somit das Risiko von Staubexplosionen erhöhen. Zur Lösung der genannten Herausforderungen habe ich an folgenden Themen gearbeitet: I) Entwicklung eines Verdampfungstools für Tröpfchen zur besseren Vorhersage der luftgetragenen Virusübertragung, II) Untersuchung, wie verschiedene Strömungsstrukturen die Triboelektrifizierung partikelbeladener Strömungen beeinflussen, III) Implementierung und Analyse eines neuen Lademodells zur genaueren Vorhersage der Partikel-Triboelektrifizierung sowie IV) Analyse der Parameter, die die Pulverablagerung verringern. Jede dieser Studien führte zu einer eigenen Veröffentlichung, die in „List of publications“ aufgeführt ist, und lieferte einen einzigartigen Beitrag zum übergeordneten Forschungsziel. Konkret zeigen Ozler and Grosshans [1], dass herkömmliche Verdampfungsmodelle die Lebensdauer und Flugweite von Speicheltröpfchen nicht korrekt vorhersagen. Unter bestimmten Wetterbedingungen, die die Verdampfung beschleunigen, können hohle Partikel entstehen, die weiter fliegen und somit das Risiko der luftgetragenen Übertragung erhöhen. Ozler and Grosshans [2] weisen nach, dass sekundäre Strömungsstrukturen das Ladeverhalten von Pulvern verändern. Durch direktnumerische Simulationen (DNS) partikelbeladener Strömungen zeigt die Studie, dass Partikel in Gegenwart sekundärer Wirbel häufiger mit den Wänden kollidieren, was ihre Aufladung beschleunigt. Grosshans et al. [3] schlagen ein neues Lademodell, das Stochastic Scaling Model (SSM), vor, das experimentell beobachtete Lademechanismen vorhersagt und gleichzeitig für großskalige Simulationen partikelbeladener Strömungen recheneffizient bleibt. Schließlich zeigt Ozler and Grosshans [4], dass die Pulverablagerung von Strömungsrichtung, Partikelanzahldichte und Stokes-Zahl abhängt. Mittels DNS liefert diese Studie eine Orientierungshilfe für die Wahl geeigneter Eingangsparameter, um Pulverablagerungen in pneumatischen Fördersystemen zu vermeiden. 2026-01-01T00:00:00Z https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/125358 Title: Hybrid catalytic systems for sustainable chemical processing Author(s): Udofia, Livingstone Udo Abstract: Nachhaltige Prozesse sind aufgrund des Klimawandels und schwindender Ölreserven erforderlich. Dies beinhaltet die Nutzung von CO₂ als Ausgangsstoff für organische Basischemikalien, beispielsweise durch die Umwandlung von Synthesegas mittels der umgekehrten Wassergas-Shift-Reaktion mit anschließender Methanolsynthese. Methanol kann wiederum durch die MTH-Reaktion umgewandelt werden, die die Schlüsselreaktion zur Herstellung ungesättigter Kohlenwasserstoffe darstellt. Daher birgt die Entwicklung neuer Katalysatoren mit verbesserter Stabilität und gezielter Anpassung der Produktverteilung, insbesondere metallmodifizierter Zeolithkatalysatoren als Hybridsysteme mit saurer und redoxaktiver Funktionalität, großes Potenzial. In dieser Studie wurden drei Synthesemethoden in Lösung – Fällung, Abscheidungsfällung und Imprägnierung – eingesetzt, um die bifunktionellen Eigenschaften hierarchischer Metall/Zeolith-Hybridsysteme zu untersuchen. Vor der Einbringung der Metalle (Cu, Zn, Ce) wurde der Zeolith ZSM-5 postsynthetisch mittels selektiver Gerüstauflösung (FD) modifiziert. Die Struktureigenschaften wurden detailliert mittels Sorptionsmessungen, Röntgenbeugung, UV-Vis-Diffusreflexionsspektroskopie, Festkörper-NMR, Thermogravimetrie und Elektronenmikroskopie untersucht. Es werden Ergebnisse zum Grad der Gerüstauflösung präsentiert, wie z. B. die resultierende Ausdünnung an den Kanalrändern, die Partikelpopulation mit fraktionierten Mesoporen und Defektstellen. Die Art des Einbaus führt zum Wachstum von Clustern, einer guten Dispersion und der Entwicklung spezifischer Metalloxidphasen. Auf der Oberfläche und im Inneren der Katalysatoren bilden Hydroxylgruppen vernetzte Brücken, die die Metall-MFI-Struktur stabilisieren und Al wird an neuen Gerüstpositionen wieder eingebaut, was sich durch deutliche Änderungen der chemischen Verschiebungen im NMR zeigt. In der MTH-Reaktion zeigten die Katalysatorsysteme eine verbesserte katalytische Leistung. Ihr CO₂-Hydrierungsverhalten resultiert aus synergistischen Wechselwirkungen mit Reaktanten und Zwischenprodukten. In den Ce- und Zn/Zeolith-basierten Systemen beeinflussen die Koordination reaktiver Zentren, Verwachsungen und Hydroxylgruppen die Produktverteilung hinsichtlich olefinischer und aromatischer Kohlenwasserstoffe. Die Ausrichtung der metallischen und zeolithischen Phasen an der Grenzfläche in den multimetallischen Systemen (CeZn und CuZnCe) verschiebt den Mechanismus hin zu Aromatisierung, Olefin-Oligomerisierung oder erhöhter CO-Produktion. Die Umverteilung der Brønsted- und Lewis-Acidität induziert Wechselwirkungen in den Metalloxiden, tetraedrischem Al und Hydroxylgruppen, welche die Produktverteilung stabilisieren, den Verlust aktiver Zentren reduzieren und die Bildung von oxidierbarem Koks begrenzen. Obwohl die metallischen Komponenten gegenüber der CO₂-Spaltung bei niedrigen Temperaturen sehr stabil sind, sind Temperaturen über 300 °C für die Herstellung der für die intermediäre Methanolselektivität benötigten Formyl(HCO)-Vorstufen nicht geeignet. Die verbesserte Produktvielfalt und die Verringerung unerwünschter Nebenprodukte deuten darauf hin, dass die Effekte der partiellen Gerüstauflösung auf die Form und Vernetzung der Poren sowie die Metalllokalisierung die Stabilität hierarchischer metallmodifizierter Zeolithe verlängern und den Wasserstofftransfer sowie die Cyclisierung während der C-C-Bindungsbildung regulieren können.; Sustainable processes are needed due to climate change and depleting oil reserves. This involves the use of CO₂ as feedstock for organic basic chemicals, e.g. by conversion of syngas via the reverse water-gas shift reaction with subsequent methanol synthesis. Methanol can in turn be transformed by the MTH reaction, which is the key reaction to produce unsaturated hydrocarbons. For this reason, the development of new catalysts with improved stability and targeted adjustment of product distribution, particularly metal-modified zeolite catalysts as hybrid systems with acidic and redox functionality, holds great potential. In this research, three solution-phase synthetic methods – precipitation, deposition precipitation, and impregnation – were employed to study the bifunctional properties of hierarchical metal/zeolite hybrid systems. Before assembling the metals (Cu, Ce, and Zn), ZSM-5 zeolite was post-synthetically modified using a selective framework dissolution (FD) procedure. The structure properties were examined in detail based on sorption, X-ray diffraction, ultraviolet-visible (UV-vis), diffuse reflectance spectroscopy, solid-state NMR, thermogravimetry, and electron microscopy. Findings about the degree of framework dissolution, like posterior thinning at channel edges, particle population with fractionally averaged mesopores, and defect sites, are presented. The mode of incorporation leads to the growth of clusters, good dispersal, and the evolution of specific metal oxide phases. On the surface and internal sites of the catalysts, hydroxyl groups form crosslinked bridges that stabilize the metal-MFI structure, and Al is reintegrated at new framework positions, as evidenced by appreciable changes in the chemical shifts in NMR. In the methanol-to-hydrocarbons (MTH) reaction, the catalytic systems exhibited improved catalytic performance. Additionally, their CO₂ hydrogenation behaviour results from synergistic interactions with both reactant and intermediate species. In the Ce- and Zn/zeolite based systems, reactive site coordination, intergrowths, and hydroxyl groups influence the spatial distribution of olefinic and aromatic hydrocarbons (HC). Interfacial alignment of metallic and zeolitic phases in the multimetallic (CeZn and CuZnCe) systems shifts the mechanism towards aromatization, olefin oligomerization, or increased CO production. Redistribution of Brønsted and Lewis acidity induces interactions in the metal oxides, tetrahedral Al, and hydroxyl groups that stabilize product distribution, reduce active-site loss, and limit oxidizable coke formation. Although the metallic components are highly stable to low-temperature CO2 cleavage, temperatures above 300 ℃ are not viable for producing formyl (HCO) precursors needed for intermediate methanol selectivity. The improved overall range of products and decrease in unwanted streams suggest that the effects of FD on shape-to-pore interconnectivity and metal localization can extend the shelf-life of hierarchical metal-zeolites and regulate hydrogen transfer and cyclization during C–C bond formation. 2026-01-01T00:00:00Z