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Modellkopplung Strömung-Biochemie mittels Transportinformationen T-QSim

Modellkopplung Strömung-Biochemie mittels Transportinformationen T-QSim Kopplung mathematisch/numerisch Advektions-Information Datenkompression Diffusions-Information Fazit und Ausblick. Transport Gleichung. biochemischer Stoffumsatz. Strömungsmechanik (RANS). Zeit-Integration.

devika
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Modellkopplung Strömung-Biochemie mittels Transportinformationen T-QSim

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Presentation Transcript

  1. Modellkopplung Strömung-Biochemie • mittels Transportinformationen • T-QSim • Kopplung mathematisch/numerisch • Advektions-Information • Datenkompression • Diffusions-Information • Fazit und Ausblick

  2. Transport Gleichung biochemischer Stoffumsatz Strömungsmechanik (RANS) Zeit-Integration Konzentration im vorangegangenen Zeitschritt am Ursprung der Strombahn Änderung infolge Diffusion Konzentration im nächsten Zeitschritt am Ort x Änderungen infolge Stoffumsatz (Metabolismus)

  3. IT-Realisierung der Kopplung hydraulisches Modell, CFDsoftware: SELFE casu ... Turbulenz- Modell Strombahnrückverfolgung ELM offline Speicherung fractional step algorithm Gütesimulation, T-QSim

  4. 100 m Zeitpunkt 318412950s (2010-feb-01 08:02:30 Uhr ) Teilmodell Elbe Ästuar Bunthaus-Geesthacht casu Rechenlauf gebu2 02sep13 dt=150s

  5. 100 m Advektionskopplung • Die Advektions-Matrix A • enthält die • Wichtungsfaktoren • der Interpolation • um den Bahnlinien-Ursprung • daher: • ist die Advektions-Matrix • unabhängig vom • Konzentrationsfeld • das daraus resultierende • numerische Verfahren (ELM) ist • explizit • 1. (Konsistenz) Ordnung • Abwägung • Rechenzeit numerische Diffusion • QSim: CIP(LES), Lax-Wendroff, ultimate Quickest

  6. Vorteile Advektionskopplung T-QSim in jedem Zeitschritt an jedem Knoten: Wichtungsfaktoren 2-3 Byte Elementnummer 3 Byte Wasserspiegel 1 Byte Summe 7 Byte Alternativ: Geschwindigkeit 2*real Wasserspiegel 1*real Summe 12/24 Byte + Rechenaufwand Bahnlinienrückverfolgung

  7. verlustbehaftete Datenkompression offline-Kopplung erfordert die Speicherung großer Datenmengen. verlustbehaftete Kompressionen können, aufgabenspezifisch eingesetzt, Datenmengen erheblich verkleinern. Dies spart nicht nur Speicherplatz, sondern verkürzt auch das Wiedereinlesen. Verteilungen, die sich aufgrund ihrer "Ebenmäßiggkeit" zur Kompression anbieten, sind z. B. Konzentrationen, Wasserspiegel tif (keine Kompression) 226 kB jpg (80%Kompression) 9 kB (4%) 178*324 Pixel (Rand des Este-Fahrwassers in der Hahnöfer Nebenelbe)

  8. Diffusionskopplung Zum Aufbau der Diffusionsmatrix D werden die Diffusions-/Dispersions-Koeffizienten an jeder Element-Kanten-Mitte d.i. Zellrand gespeichert. Explizites Verfahren - erlaubt Verzicht auf Lösung linearen Gleichungssystems - hat aber eine Zeitschrittbeschränkung. Zelle Element

  9. Fazit • neues effizientes Verfahren zur offline-Kopplung • Datenübergabe (Aufwand) in der Kopplung ist Verfahrensabhängig • Abwägung: • Rechenzeit + Implementierungsaufwandt vs. Genauigkeit Ausblick Verfahrens-Genauigkeit erfordert Kontrolle/Erprobung Parallelisierung + Hardware

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