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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. SkaSim - Skalierbare HPC-Software für molekulare Simulationen in der chemischen Industrie
 
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2018
Journal Article
Title

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

Other Title
SkaSim - scalable HPC software for molecular simulation in the chemical industry
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.

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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.
Author(s)
Vrabec, Jadran
Bernreuther, Martin
Bungartz, Hans-Joachim
Chen, Wei-Lin
Cordes, Wilfried
Fingerhut, Robin
Glass, Colin W.
Gmehling, Jürgen
Hamburger, Rene
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM  
Heilig, Manfred
Heinen, Matthias
Horsch, Martin T.
Hsieh, Chieh-Ming
Hülsmann, Marco
Jäger, Philip
Klein, Peter  
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM  
Knauer, Sandra
Köddermann, Thorsten
Köster, Andreas
Langenbach, Kai
Lin, Shiang-Tai
Neumann, Philipp
Rarey, Jürgen
Reith, Dirk  orcid-logo
Rutkai, Gabor
Schappals, Michael
Schenk, Martin
Schedemann, Andre
Schönherr, Mandes
Seckler, Steffen
Stephan, Simon
Stöbener, Katrin
Tchipev, Nikola
Wafai, Amer
Werth, Stephan
Hasse, Hans
Journal
Chemie- Ingenieur- Technik  
DOI
10.1002/cite.201700113
Language
German
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM  
Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI  
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