Dechema Data Preparation Package

Die Zielsetzung

Das DECHEMA D ata P reparation P ackage DPP schließt die Lücke zwischen den in Datenbanken wie DETHERM enthaltenen Rohdaten und modellbasiert arbeitenden Prozeßsimulatoren. Es erlaubt

• die grafische Darstellung und Bewertung von Datensätzen
• Regression von Modellparametern
• Vergleich von Modellen miteinander

Die Architektur

Das Paket ist strikt modular aufgebaut und basiert auf einen objektorientierten Ansatz.

Die Hauptbestandteile sind

• GUI & CORE : Das GUI (Graphical User Interface) als Schnittstelle zwischen Endanwender und dem darunterliegenden Programm ist für die Darstellung von Modellen und damit verbundenen (Roh)daten optimiert. Der DPP CORE indessen ist im wesentlichen für den Informationsaustausch und die Konfiguration der im folgenden beschriebenen Hauptmodule zuständig.
• Graphics Subsystem : Das grafische Subsystem erlaubt die Darstellung von gemessenen (Roh)daten, mittels Modellen berechneter Daten, wie auch davon abgeleiteter Daten in einer Vielzahl unterschiedlicher grafischer Darstellungen.
• Neutral File Interface : erlaubt das Lesen und Schreiben von thermophysikalischen (Roh)daten wie auch Modellparametern im neutralen IK-CAPE PPDX Format. Daten von einer Vielzahl von Datenbanken bzw. Quellen können auf diese Weise eingelesen werden. Die regressierten Modellparameter können auf dieselbe Weise von einer Vielzahl von Prozesssimulatoren genutzt werden.
• THERMO Interface : Das DPP System selbst enhält kein internes Thermodynamik-Modul. Anstelle dessen kann eine beliebiges Thermodynamik-Paket mit offener Schnittstelle im Verbund mit DPP genutzt werden. Derzeit sind Schnittstellen zu Aspen Properties und zur IK-CAPE Thermodynamik vorhanden.
• Optimizer : Der Optimierer ist das Kernelement des DPP Programms.

Der Optimierer

Der Optimierer als solches hat (absichtlich) keinerlei Kenntnis von Thermodynamik etc.. Der Optimierer ist allerdings in der Lage für n Datensätze in m Gruppen einen gemeinsamen Zielfunktionswert zu berechnen. Für jeden der m Blöcke kann dabei eine seperate Ziel- wie auch Fehlerfunktion verwendet werden. Um den Zielfunktionswert zu minimieren, werden die jeweiligigen Modellparameter variiert. Augrund dieses Ansatzes können mittels DPP verschiedenartige Datensätze gleichzeitig und simultan mit jeweils eigenen Fehlerfunktionen korreliert werden (z.B. gleichzeitige Anpassung von VLE-, LLE-, HE-, Gamma unendlich und azeotropen Daten). Dabei kann in jedem Einzelfall die Vorgehensweise mit einem Maximum-Likelihood Algorithmus für die Berechnunge der "wahren" Meßwerte kombiniert werden.

Weitere Informationen

Wenn Sie an weiteren Information über das Data Preparation Package DPP wie auch an Preisen interessiert sind, senden Sie uns bitte eine kurze Nachricht .