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SkaSim - Skalierbare HPC-Software für molekulare Simulationen in der chemischen Industrie

SkaSim - scalable HPC software for molecular simulation in the chemical industry
 
: Vrabec, Jadran; Bernreuther, Martin; Bungartz, Hans-Joachim; Chen, Wei-Lin; Cordes, Wilfried; Fingerhut, Robin; Glass, Colin W.; Gmehling, Jürgen; Hamburger, Rene; Heilig, Manfred; Heinen, Matthias; Horsch, Martin T.; Hsieh, Chieh-Ming; Hülsmann, Marco; Jäger, Philip; Klein, Peter; Knauer, Sandra; Köddermann, Thorsten; Köster, Andreas; Langenbach, Kai; Lin, Shiang-Tai; Neumann, Philipp; Rarey, Jürgen; Reith, Dirk; Rutkai, Gabor; Schappals, Michael; Schenk, Martin; Schedemann, Andre; Schönherr, Mandes; Seckler, Steffen; Stephan, Simon; Stöbener, Katrin; Tchipev, Nikola; Wafai, Amer; Werth, Stephan; Hasse, Hans

:

Chemie- Ingenieur- Technik 90 (2018), Nr.3, S.295-306
ISSN: 0009-286X
ISSN: 1522-2640
Deutsch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer SCAI ()
Fraunhofer ITWM ()

Abstract
Der vorliegende Übersichtsartikel berichtet über Fortschritte in der molekularen Modellierung und Simulation mittels massiv-paralleler Hoch- und Höchstleistungsrechner (HPC). Im SkaSim-Projekt arbeiteten dazu Partner aus der HPC-Community mit Anwendern aus Wissenschaft und Industrie zusammen. Ziel dabei war es mittels HPC-Methoden die Vorhersage von thermodynamischen Stoffdaten in Bezug auf Effizienz, Qualität und Zuverlässigkeit weiter zu optimieren. In diesem Zusammenhang wurden verschiedene Themen bearbeitet: Atomistische Simulation der homogenen Gasblasenbildung, Oberflächenspannung klassischer Fluide und ionischer Flüssigkeiten, multikriterielle Optimierung molekularer Modelle, Weiterentwicklung der Simulationscodes ls1 mardyn und ms2, atomistische Simulation von Gastrennprozessen, molekulare Membran-Strukturgeneratoren, Transportwiderstände und gemischtypenspezifische Bewertung prädiktiver Stoffdatenmodelle.

 

This article outlines advances in molecular modeling and simulation using massively parallel high-performance computers (HPC). In the SkaSim project, partners from the HPC community collaborated with users from science and industry. The aim was to optimize the prediction of thermodynamic property data in terms of efficiency, quality and reliability using HPC methods. In this context, various topics were dealt with: atomistic simulation of homogeneous gas bubble formation, surface tension of classical fluids and ionic liquids, multicriteria optimization of molecular models, the development of the molecular simulation codes ls1 mardyn and ms2, atomistic simulation of gas separation processes, molecular membrane structure generators, transport resistors and the evaluation of predictive property data models based on specific mixture types.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-484761.html