Comparison of different reliability analysis methods for a 2D morphodynamic numerical model of River Danube

River engineeringNumerical modelling in river engineerin

Diskrete Wachstumsmodi in synchroner kontinuierlicher Kultur von Mikroorganismen : Erweiterung eines Populations- und Zellzyklusmodelles

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Diskrete Wachstumsmodi in synchroner kontinuierlicher Kultur von Mikroorganismen : Erweiterung eines Populations- und Zellzyklusmodelles

Wie vielfach in der Modellbildung vernachlässigt, besteht die Biomasse aus einzelnen Zellen, die in ihrer Masse zunehmen und sich anschließend bei Erreichen einer bestimmten Größe teilen. Dieser Vorgang wird als Zellzyklus bezeichnet. Die Untersuchungen beschäftigen sich mit dem Wachstumsverhalten von Mikroorganismen in Ruhrkesselreaktoren in kontinuierlicher Betriebsweise. Die einzelnen Zellen neigen hier unter gewissen Umgebungsbedingungen dazu, ihren Zellzyklus zu synchronisieren. Dieser als synchrone Kultur bezeichnete Wachstumszustand erlaubt es, die Wachstumseigenschaften in Abhängigkeit vom Zellzyklus zu beobachten. Dabei werden die tatsächlichen metabolen Stoffwechselpfade sichtbar. Zur mathematischen Beschreibung derartiger Prozesse dürfen weder die Zellzyklus- noch die Populationsstruktur vernachlässigt werden. Im stationären Zustand ist es mit Hilfe der Zellbilanz möglich, einen linearen Zusammenhang zwischen der Generationszeit und der mittleren Verdopplungszeit anzugeben. Dabei wird angenommen, dass die Generationszeiten der Zellen ganzzahligen Vielfachen der Periodenlänge entsprechen, um die Zellbilanz im stationären Fall zu erfüllen. Abhängig vom Verhältnis der Generationszeiten der einzelnen Zellklassen – dem Wachstumsmodus der Kultur – ergibt sich für eine feste Verdopplungszeit eine bestimmte Periodenlänge. Ziel des Projektes ist es, die Gültigkeit dieser Wachstumsmodi durch Experimente und dynamische Simulationen zu prüfen. Die hierzu notwendigen Experimente wurden am Institut für Mikrobiologie der Universität Hannover durchgeführt. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Implementierung und Anwendung eines dynamischen Modells, das sowohl ein Zellzyklus- als auch ein genealogisches Populationsmodell enthält. Die Klasseneinteilung nach Alter und Herkunft geht hierbei über die Unterscheidung von einer Mutter- und einer Tochterzellklasse hinaus. Der Lösung der partiellen Differentialgleichungen geht ein Vergleich mehrerer numerischer Verfahren voraus. Besondere Beachtung findet dabei ein explizit einzustellender Diffusionsterm. Die Diffusion ist ein Effekt, der der Synchronisation entgegenwirkt, die aufgrund stark unterschiedlicher Wachstumsraten im Verlauf des Zellzyklus entsteht. Die Zellen legen in einer ersten Phase Speicherstoffe an, die zum Abschluss des Zellzyklus aktiviert werden. Hierdurch ist es den Zellen möglich, den Zellzyklus weitgehend unabhängig von den Umgebungsbedingungen zu beenden. Die Simulationsergebnisse bestätigen die mit Hilfe der Zellbilanz gewonnenen Eigenschaften. Die Periodenlänge ändert sich in Abhängigkeit von der Verdünnungsrate und dem Wachstumsmodus. Andere Parameter haben keinen Einfluss, solange sie nicht infolge einer Verschiebung der Konkurrenzsituation zwischen den Zellklassen zu einem neuen Wachstumsmodus führen. Die Ergebnisse zeigen, dass die nach der Zellbilanz gültige Periodenlänge eine gute Approximation darstellt. Über die Eigenschaften des vereinfachten Modells hinaus ist das dynamische Modell in der Lage, auch die Initiierung der synchronen Kultur sowie den Moduswechsel zu beschreiben

SciTS: A Benchmark for Time-Series Databases in Scientific Experiments and Industrial Internet of Things

Time-series data has an increasingly growing usage in Industrial Internet of Things (IIoT) and large-scale scientific experiments. Managing time-series data needs a storage engine that can keep up with their constantly growing volumes while providing an acceptable query latency. While traditional ACID databases favor consistency over performance, many time-series databases with novel storage engines have been developed to provide better ingestion performance and lower query latency. To understand how the unique design of a time-series database affects its performance, we design SciTS, a highly extensible and parameterizable benchmark for time-series data. The benchmark studies the data ingestion capabilities of time-series databases especially as they grow larger in size. It also studies the latencies of 5 practical queries from the scientific experiments use case. We use SciTS to evaluate the performance of 4 databases of 4 distinct storage engines: ClickHouse, InfluxDB, TimescaleDB, and PostgreSQL

Reviewing GPU architectures to build efficient back projection for parallel geometries

Back-Projection is the major algorithm in Computed Tomography to reconstruct images from a set of recorded projections. It is used for both fast analytical methods and high-quality iterative techniques. X-ray imaging facilities rely on Back-Projection to reconstruct internal structures in material samples and living organisms with high spatial and temporal resolution. Fast image reconstruction is also essential to track and control processes under study in real-time. In this article, we present efficient implementations of the Back-Projection algorithm for parallel hardware. We survey a range of parallel architectures presented by the major hardware vendors during the last 10 years. Similarities and differences between these architectures are analyzed and we highlight how specific features can be used to enhance the reconstruction performance. In particular, we build a performance model to find hardware hotspots and propose several optimizations to balance the load between texture engine, computational and special function units, as well as different types of memory maximizing the utilization of all GPU subsystems in parallel. We further show that targeting architecture-specific features allows one to boost the performance 2–7 times compared to the current state-of-the-art algorithms used in standard reconstructions codes. The suggested load-balancing approach is not limited to the back-projection but can be used as a general optimization strategy for implementing parallel algorithms

Low-latency Visual Previews of Large Synchrotron Micro-CT Datasets

The unprecedented rate at which synchrotron radiation facilities are producing micro-computed (micro-CT) datasets has resulted in an overwhelming amount of data that scientists struggle to browse and interact with in real-time. Thousands of arthropods are scanned into micro-CT within the NOVA project, producing a large collection of gigabyte-sized datasets. In this work, we present methods to reduce the size of this data, scaling it from gigabytes to megabytes, enabling the micro-CT dataset to be delivered in real-time. In addition, arthropods can be identified by scientists even after implementing data reduction methodologies. Our initial step is to devise three distinct visual previews that comply with the best practices of data exploration. Subsequently, each visual preview warrants its own design consideration, thereby necessitating an individual data processing pipeline for each. We aim to present data reduction algorithms applied across the data processing pipelines. Particularly, we reduce size by using the multi-resolution slicemaps, the server-side rendering, and the histogram filtering approaches. In the evaluation, we examine the disparities of each method to identify the most favorable arrangement for our operation, which can then be adjusted for other experiments that have comparable necessities. Our demonstration proved that reducing the dataset size to the megabyte range is achievable without compromising the arthropod's geometry information

A Heterogeneous FPGA/GPU Architecture for Real-Time Data Analysis and Fast Feedback Systems

We propose a versatile and modular approach for a real- time data acquisition and evaluation system for monitoring and feedback control in beam diagnostic and photon sci- ence experiments. Our hybrid architecture is based on an FPGA readout card and GPUs for data processing. To in- crease throughput, lower latencies and reduce overall system strain, the FPGA is able to write data directly into the GPU’s memory. After real-time data analysis the GPU writes back results back to the FPGA for feedback systems or to the CPU host system for subsequent processing. The communication and scheduling processing units are handled transparently by our processing framework which users can customize and extend. Although the system is designed for real-time capability purposes, the modular approach also allows stan- dalone usage for high-speed off-line analysis. We evaluated the performance of our solution measuring both processing times of data analysis algorithms used with beam instrumen- tation detectors as well as transfer times between FPGA and GPU. The latter suggests system throughputs of up to 6 GB/s with latencies down to the microsecond range, thus making it suitable for fast feedback systems