Cuckoo-Suche-Algorithmus für die parametrische Datenanpassung von Kennlinien der Van-der-Waals-Gleichung realer Gase

Die Van-der-Waals(VdW)-Gleichung ist eine Zustandsgleichung, die das ideale Gasgesetz verallgemeinert, indem sie die Molekülgröße und molekulare Wechselwirkungskräfte berücksichtigt. Diese Gleichung wird häufig verwendet, um das Zusammenspiel und die Übergänge zwischen der flüssigen und der gasförmigen Phase zu analysieren. Zu diesem Zweck müssen zwei charakteristische Kurven, die sogenannte Binodale und Spinodale, berechnet werden. Sie werden normalerweise durch Polynom-Anpassung aus einer Sammlung von 2D-Punkten in der Druck-Volumen-Ebene mit Hilfe von Standardnumerikverfahren rekonstruiert. Die resultierenden Anpassungsmodelle sind jedoch in vielerlei Hinsicht stark begrenzt und können weiter verbessert werden. In diesem Artikel gehen wir dieses Problem durch die kleinste Quadrate-Approximation der Menge von 2D-Punkten mit Hilfe von freiformigen Bézier-Kurven an. Dieser neue Ansatz erfordert eine ordnungsgemäße Datenparametrisierung zusätzlich zur Berechnung der Kontrollpunkte der Kurven. Dies wird durch eine leistungsstarke, in der Natur inspirierte Schwarmintelligenzmethode für kontinuierliche Optimierung erreicht: den Cuckoo-Suche-Algorithmus. Um die Leistung dieses neuen Ansatzes zu testen, wurde er auf reale Daten angewendet, in diesem Fall für ein Gas. Unsere experimentellen Ergebnisse beweisen, dass diese Methode diese charakteristischen Kurven mit einer signifikanten Genauigkeit rekonstruieren kann. Darüber hinaus haben wir eine vergleichende Analyse zwischen dieser Methode und vier alternativen Techniken aus der Literatur durchgeführt, einschließlich zwei der neuesten Methoden in diesem Bereich (Polynomkurvenanpassung und das mehrschichtige Perzeptron-Neuronennetz) und zwei beliebte, von der Natur inspirierte Metaheuristik-Methoden (Firefly-Algorithmus und Bat-Algorithmus). Eine solche vergleichende Analyse zeigt, dass unser Ansatz diese vier Methoden um mindestens zwei Größenordnungen für das untersuchte Beispiel übertrifft. Wir schließen daraus, dass nicht nur der genannte Ansatz vielversprechend ist, sondern auch, dass er bereit ist, erfolgreich auf reale, praktische Fälle von chemischen Komponenten und Mischungen angewendet zu werden.