Gesundheitliche Gefahren und strenge gesetzliche Vorgaben machen die Reduktion von NOx-Emissionen aus nach wie vor unverzichtbaren Verbrennungsprozessen, wie sie beispielsweise in Baufahrzeugen, Müllverbrennungsanlagen und industriellen Boilern auftreten, unabdingbar. Eine dazu hochrelevante technologische Lösung ist die Selektive Katalytische Reduktion (SCR), bei der eine wässrige Harnstofflösung in das Abgasreinigungssystem injiziert wird. Der Harnstoff zersetzt sich zu Ammoniak, welches in Gegenwart eines Katalysators NOx zu Stickstoff und Wasser reduziert. Ein Nachteil dieser Methode ist die unvermeidbare Filmbildung der eingesprühten Lösung an den Systemwänden. Die Filme hinterlassen beim Verdampfen feste Ablagerungen aus Harnstoff und bei höheren Temperaturen zunehmend hochtemperaturfeste Zersetzungsprodukte wie Biuret, Cyanursäure und Ammelide. Diese Ablagerungen beeinträchtigen den Gesamtprozess erheblich, etwa indem sie die Spraybildung beeinträchtigen oder den Gegendruck erhöhen. Mit dem Ziel, solche Ablagerungen zu minimieren, liegt der Fokus dieser Arbeit auf den Auswirkungen der Oberflächeneigenschaften der beteiligten Systemwände. Durch in generischen Experimenten erhobene Daten und Modellierung der Einflussgrößen soll das Verständnis für den Ablagerungsbildungsprozess und die Effekte modifizierbarer Parameter verbessert werden. In den Versuchen werden mehrere Tropfen einer Harnstoff-Wasser-Lösung unter präziser Kontrolle der Randbedingungen auf beheizten Metallproben verdampft. Die Proben sind so präpariert, dass die Einflüsse verschiedener Wandeigenschaften getestet werden. Um alle Effekte sowie deren Wechselwirkungen genau analysieren zu können, wird zuvor eine statistische Versuchsplanung durchgeführt. Die untersuchten Einflüsse umfassen verschiedene Rauheiten, Strukturen im Submillimeter-Bereich und chemische Beschichtungen, die das Benetzungsverhalten variieren. Zusätzlich werden die Einflüsse der Probentemperatur sowie der Beheizungsdauer untersucht. Die finalen Ablagerungen werden hinsichtlich ihrer Masse, ihres Volumens und der von ihnen bedeckten Wandfläche charakterisiert. Neben genauen phänomenologischen Betrachtungen werden die erhobenen Daten einer Regressionsanalyse unterzogen. Dabei werden Modelle für die Abhängigkeit der Ablagerungsgrößen von den untersuchten Einflüssen entwickelt. Die Ergebnisse und Analysen zeigen, dass die vorgelagerten Teilprozesse Benetzung und Verdampfung erheblich von den Oberflächeneigenschaften beeinflusst werden. Je nach Strukturgeometrie zeigt sich ein deutlicher Einfluss von Kapillarkräften auf die Flüssigkeitsausbreitung, während die Wandfilme in anderen Fällen von den Strukturen merklich in ihrer Ausbreitung behindert werden. Eingebrachte Oberflächenrauheiten wirken dagegen in deutlicher Abhängigkeit von der jeweiligen Oberflächenbeschichtung. Bei Rauheitswerten ≥ 1.6 μm werden je nach chemischer Vorbehandlung deutlich verstärkte Benetzung oder Nicht-Benetzbarkeit der Oberflächen beobachtet. Diese Phänomene wirken sich auch auf die nachgelagerte Ablagerungsbildung aus, sodass durch zielgerichtete Maximierung der Filmausbreitung die Ablagerungsmasse und das Volumen minimiert werden können. Oberflächlich eingebrachte Strukturen hingegen sind aufgrund ihrer Wirkung auf die initiale Filmausbreitung besonders zur Minimierung der Ablagerungsfläche geeignet. Insgesamt zeigen sich teilweise komplexe Wechselwirkungen zwischen den Oberflächeneigenschaften, aber auch grundsätzlich unterschiedliche Effekte der Einflussgrößen bei unterschiedlichen Wandtemperaturen. Die entwickelten Modelle zeigen eine sehr gute Übereinstimmung mit den experimentellen Daten und erweitern die daraus gewonnenen Erkenntnisse um eine Quantifizierung der relevanten Effekte sowie ein umfassenderes Prozessverständnis. Zusätzlich bilden die Modelle die Grundlage für eine im Rahmen der Arbeit demonstrierte Optimierungsstrategie. Eine solche ist notwendig, da die untersuchten Zielgrößen, wie Ablagerungsfläche und -masse, in Bezug auf die untersuchten Einflüsse gegensätzlich reagieren. Daher ist eine modellgestützte Optimierung unter Berücksichtigung individueller Zielvorgaben wertvoll, um aus den Versuchen hilfreiche Erkenntnisse für die ingenieurtechnische Anwendung abzuleiten. Ein solcher Ansatz wird abschließend durch eine Anwendung mit einer benutzerfreundlichen Schnittstelle demonstriert.