Wat 1000-X snellere simulatie betekent voor digitale tweelingen

Ongeveer tien jaar geleden ontdekten MIT-onderzoekers een techniek die het modelleren van de natuurkunde met een factor 1000 versnelt. Ze hebben dit omgezet in een nieuw bedrijf, Akselos genaamd, dat bedrijven helpt de technologie in verschillende soorten systemen te verweven. digitale tweeling gebruikt om de scheepvaart, raffinage en de opwekking van windenergie te verbeteren.

Een digital twin is een virtuele representatie van een object of systeem dat de hele levenscyclus ervan beslaat, wordt bijgewerkt op basis van realtime gegevens en maakt gebruik van simulatie, machinaal leren en redeneren om de besluitvorming te ondersteunen. Verbonden sensoren op het fysieke asset verzamelen gegevens die kunnen worden toegewezen aan het virtuele model.

De specifieke innovatie verbetert de prestaties van eindige-elementenanalyse (FEA)-algoritmen die ten grondslag liggen aan de meeste soorten natuurkundige simulaties. Akselo's ervaring van de afgelopen tien jaar kan leidinggevenden helpen de implicaties hiervan te onderzoeken miljoenvoudige verbeteringen in natuurkundige simulatie die Nvidia nu demonstreert dankzij verbeteringen in hardware, schaalbaarheid en nieuwe algoritmen.

VentureBeat sprak met Thomas Leurent, CEO van Akselos, om uit te leggen wat deze bredere verbeteringen voor de sector als geheel zouden kunnen betekenen. Op een hoog niveau maakt snellere simulatie het gemakkelijker om ontwerpafwegingen te vergelijken, wat leidt tot efficiëntere producten, lagere kosten, betere prestaties en betere AI-algoritmen. Praktische voordelen zijn onder meer het terugdringen van een derde van het gewicht van windmolens en het verbeteren van de veiligheid van olieschepen.

De rol van simulatie in digitale transformatie

Digitale tweelingen lijken meer op een ontwerppatroon dan op een technologie. Bedrijven voegen de verschillende onderdelen samen tot een oplossing, net als bij het bouwen van een datapijplijn. Verschillende PLM-, bouwsoftware- en branchespecifieke leveranciers bouwen portfolio's uit ter ondersteuning van een breder scala aan digitale tweelingmogelijkheden, waaronder fysieke simulatie. Een snellere simulatie-engine stelt bedrijven in staat nieuwe manieren te verkennen om simulatie te integreren in het idee, het ontwerp, de inkoop, de fases waarin betere producten worden ontworpen en de digitale transformatie te stimuleren.

Akselos is een best-of-breed simulatieplatform dat is ontworpen om de eindige-elementenanalyse te verbeteren, een cruciaal onderdeel van veel soorten fysieke stimulatie. Akselos ontdekte ongeveer tien jaar geleden hoe hij de kernalgoritmen ongeveer duizend keer kon versnellen. Alle andere PLC- en CAD-leveranciers onderzoeken manieren om iets soortgelijks te doen.

Maar hoe vertaalt een duizendvoudige versnelling in simulatie zich precies in bedrijfswaarde, aangezien simulatie slechts een onderdeel is van een groter zakelijk en technisch proces? Andere bedrijven zullen waarschijnlijk profiteren van de ervaringen van Akselos bij het uitbouwen van hun simulatie-infrastructuur met behulp van een combinatie van snellere hardware, betere algoritmen, of beide. De GPU's zijn al duizend keer sneller dan toen dit onderzoek begon, en in combinatie met zelfs marginale algoritmeverbeteringen gaan bedrijven op zoek naar manieren om op creatieve wijze simulatiecycli te 'verspillen' om op andere manieren winst te zien.

Klanten van Akselos hebben verschillende manieren ontdekt om snellere simulaties te vertalen naar bedrijfswaarde. Shell Oil ontdekte bijvoorbeeld een sneller ontwerpproces voor een gespecialiseerde olietanker met een waarde van meerdere miljarden dollars, waardoor tegelijkertijd het aantal zwakke punten werd verminderd. Andere klanten verminderden het materiaal in een windturbine met 30%.

Andere bedrijven zullen waarschijnlijk soortgelijke winsten zien als ze de manier heroverwegen waarop snellere simulatie kan worden toegepast op hun engineering en implementatie van andere fysieke zaken zoals fabrieken, auto's, medische apparatuur en meer.

VentureBeat: Wat is uw algemene mening over enkele manieren waarop verbeteringen in modellerings- en simulatietechnieken het gebruik van digitale tweelingen zouden kunnen verbeteren?

Thomas Leurent: Digitale tweelingen voor industriële activa kunnen alleen profiteren van het gebruik van de werktuigbouwkundige simulatietools die in de eerste plaats zijn gebruikt om ze te ontwerpen – en die zijn allemaal gebaseerd op eindige elementenanalyse (FEA). De strengste normen voor operaties zijn ook afhankelijk van FEA om kritieke activa zoals raffinaderijen, schepen, booreilanden, enz. te exploiteren. Maar FEA is te traag om te worden gebruikt voor digitale tweelingen in de operationele fase. Daarom was een eenmalige upgrade nodig om de kernalgoritmen een boost te geven, zodat FEA bijna realtime, parametrische en connectiviteitsgebaseerde gebruiksscenario's kon ondersteunen.

VentureBeat: Wat is het probleem met eindige-elementenanalyse met beperkte basis – wat is het zoveel sneller dan traditionele modelleringstechnieken?

Leurent: FEA is eigenlijk een heel oud en inefficiënt algoritme. Er wordt gebruik gemaakt van mazen (bijvoorbeeld miljoenen driehoeken of tetraëders) om de geometrie van een onderdeel te definiëren. Dat is prima. Het probleem is dat FEA vrijheidsgraden toewijst aan elk knooppunt in de mesh, en dat is eigenlijk compleet overdreven. FEA lost uiteindelijk problemen op in ruimtes met miljoenen afmetingen, wat erg duur is en niet in realtime kan worden gedaan.

RB-FEA, de baanbrekende technologie van Akselos, begrijpt dat en zoekt naar wat Prof AT Patera bij MIT 'het spruitstuk eronder' noemt. Dat is een subruimte, veel kleiner dan de oorspronkelijke FEA-ruimte, en nog steeds groot genoeg om te garanderen dat het probleem zich in die subruimte gedraagt.

We noemen dat de RB-ruimte, voor een beperktere basis (zelfs die RB-subruimte is overkill, maar het is 1,000x minder overkill dan de oorspronkelijke FEA-ruimte). We lossen het probleem op in de RB-subruimte, die duizend keer efficiënter is, en dan hebben we alle wiskunde om terug te projecteren in de FEA-ruimte waar ingenieurs aan gewend zijn en die normen herkennen. Voor ingenieurs is dat heel transparant: je krijgt RB-FEA-berekeningen razendsnel terwijl ze vroeger traag waren met FEA. In de praktijk betekent dit alles dat FEA geschikt is om simulaties uit te voeren op mechanisch onderdeelniveau, maar daarbuiten stuit het op een muur. RB-FEA kan simulaties met volledige nauwkeurigheid uitvoeren op systeemniveau en tot op mechanisch onderdeelniveau, zonder dat er submodellen nodig zijn. Dat is een enorm verbeterde workflow.

VentureBeat: Waar zien simulatieaanbieders in 2021 de grootste nieuwe toepassing van simulatietechnologie voor digitale tweelingen, met name in welke industrieën en welke soorten producten, en waarom?

Leurent: De twee industrieën die we de sterkste aantrekkingskracht zien genereren, zijn onder meer offshore windenergie en olie en gas. Er is sprake van een enorme groei op het gebied van offshore-windenergie; meer dan 95% van de capaciteit moet nog worden gebouwd om aan de IEA 2050-netto-nuldoelstellingen te voldoen. Er is een aanzienlijke vraag naar technologie die zowel het ontwerp als de exploitatie van offshore windconstructies kan verminderen. Krachtige technische simulatie met behulp van digitale tweelingen stelt ontwikkelaars en operators in staat duizenden 'wat-als'-scenario's te analyseren in een veilige omgeving.

Bij het ontwerp hebben we laten zien dat we door geavanceerde optimalisatie met onze partner Lamprell tot 30% kapitaalbesparingen op de fundering kunnen realiseren, en er is nog meer potentieel. In de bedrijfsvoering zijn wij de enige technologieleverancier die de structurele gezondheid tot op het vierkante cm-niveau kan analyseren. Deze operationele digitale tweeling is een absolute doorbraak voor operators, omdat het bruikbare informatie biedt over hoe vaak ze welke delen van de structuur moeten inspecteren.

De energietransitie zorgt ervoor dat grote olie- en gasbedrijven grote investeringsbeslissingen opnieuw moeten evalueren en stimuleert de zoektocht naar manieren om meer uit bestaande activa te halen. Dat vereist het inzetten van structurele digitale tweelingen in een operationele omgeving. De zeer gedetailleerde modellen die geavanceerde technische simulatie met zich meebrengt, maken een veilige en efficiënte manier mogelijk om het gedrag van activa/apparatuur te begrijpen en de levensduur ervan te verlengen.

VentureBeat: Wat zijn enkele van de soorten gebruiksscenario's waarbij u aanzienlijke voordelen hebt gezien in vergelijking met traditionele modellerings- en simulatiebenaderingen?

Leurent: We hebben de voorheen zes maanden durende workflow voor het analyseren van de drijvende productie-, opslag- en offloading (FPSO)-tankerboten van Shell gecomprimeerd tot minder dan 48 uur, terwijl we de nauwkeurigheid met een factor 10 hebben vergroot.

Andere voorbeelden van gebruiksscenario's zijn de zelfbeoordeling van structurele schade tijdens de vlucht door een drone of vliegtuig. En dan natuurlijk wind op zee. Deze technologie zal de kosten van offshore windenergie enorm helpen verlagen. Met name drijvende offshore-windenergie, die, zodra deze eenmaal is ontsloten, een van de grootste bronnen van hernieuwbare energie op aarde vormt.

VentureBeat: Kunt u ons laten zien hoe dit soort voordelen in de praktijk tot uiting komen – hoe vertaalt een 1000X-modelleringsprestatieverbetering zich bijvoorbeeld in praktische voordelen, zoals het verminderen van de hoeveelheid materiaal in een windturbineplatform en de totale kosten ervan?

Leurent: RB-FEA heeft ertoe geleid dat enkele van de allergrootste (en meest complexe) activa ter wereld, zoals het drijvende productie-, opslag- en losschip Bonga van Shell, een digitale tweeling hebben die is gebaseerd op de fysica (rekening houdend met variabelen zoals rompvermoeidheid , tankbelading, golven) en compatibel met normen. Dit leverde een prijs op voor de prijs voor beste papier op de Offshore Technology Conference 2021. En de productlijn van Akselos ondersteunt de bescherming van $ 7 miljard (per jaar) aan olie-equivalentproductie.

Een digitale tweeling met RB-FEA 30% reductie in inspectiekosten op een FPSO, maar nog belangrijker: kijk op de juiste plek naar een enorm asset en spoor defecten vroegtijdig op om grote problemen te voorkomen. Op de Bonga FPSO heeft het voordeel van de grotere nauwkeurigheid ertoe geleid dat 15,000 topvermoeidheidslocaties zijn teruggebracht tot 230 echte vermoeidheidshotspots op de meest kritieke locaties. Dat is van enorme waarde voor de exploitant, omdat hij nu bruikbare informatie heeft om inspectie- en onderhoudsactiviteiten te sturen waar dat het belangrijkst is.

De voordelen van offshore windenergie hebben een gelijk, zo niet groter potentieel. Aan de ontwerpkant hebben we bijvoorbeeld met Lamprell samengewerkt om de hoeveelheid staal in offshore windfundaties met wel 30% te verminderen. Dit heeft niet alleen directe voordelen door lagere materiaalkosten, maar er zijn ook zeer aanzienlijke domino-effecten als je kijkt naar de hoeveelheid laswerk die nodig is om de fundering in elkaar te zetten, evenals het transport.

Wanneer een geoptimaliseerd ontwerp tot leven wordt gebracht binnen de bedrijfsvoering, en van cruciaal belang voor windparken, is de impact duizend keer zo groot. Het betekent dat een operator weloverwogen beslissingen kan nemen over wanneer onderhoud moet worden uitgevoerd en hoe hij de werkingsperiode van de turbine kan aanpassen om falen van de fundering te voorkomen als de volgende onderhoudsmogelijkheid nog enige tijd op zich laat wachten.

De voordelen worden nog groter voor drijvende offshore-windenergie, waarbij de fundering en turbine een meer dynamische belasting hebben. Dit soort winsten zullen van cruciaal belang zijn voor het verlagen van de Levelized Cost of Energy (LCOE), de drijvende kracht achter de zwevende wind. Als de wereld wil voldoen aan de routekaart van het IEA, zijn dit soort winsten een absolute noodzaak.

VentureBeat: Hoe verwacht u dat het gebruik en de mogelijkheden van betere simulatietechnieken zoals RB-FEA en aanverwante benaderingen zich in de nabije toekomst zullen ontwikkelen, vooral als het gaat om het verbeteren van digital twin-gerelateerde workflows?

Leurent: Het in realtime begrijpen van de structurele integriteit van een asset is een gamechanger voor:

• Optimale bedrijfsvoering
• Levensduurverlenging van activa
• In-operation design (ontwerpen van de volgende generatie assets op basis van de gegevens die zijn gegenereerd door de digital twin)

Tegenwoordig worden de digitale tweelingen van Akselos wereldwijd ingezet op activa ter waarde van miljarden dollars. Dit gaat van complexe (en in de meeste gevallen verouderde) oude olie- en gasactiva naar geavanceerde demonstratieprototypes in de drijvende wind.

We werken eraan om de software nog real-time te maken. In sommige gevallen interpreteren onze op fysica gebaseerde digitale tweelingen elke seconde nieuwe gegevens. Die snelheid maakt het ook mogelijk om AI/ML te combineren met op fysica gebaseerde simulaties, een game-changer met enorm potentieel. Dat is wat ons de AIAA best paper award 2020 voor multidisciplinaire ontwerpoptimalisatie heeft opgeleverd. Hier geeft RB-FEA een veel rijkere, goedkopere en nauwkeurigere dataset.

Het team werkt ook aan het vastleggen van steeds meer natuurkunde (bijvoorbeeld multifysica en niet-lineair). En we werken aan zeer krachtige functies van RB-FEA voor een optimaal ontwerp, inclusief de mogelijkheid om binnen enkele weken een volledig windturbinesysteem opnieuw te ontwerpen op basis van materiaalupgrades of nieuwe ontwerpideeën.

VentureBeat: Wat zijn uw belangrijkste inzichten voor andere bedrijven die mogelijk manieren onderzoeken om te profiteren van simulatieverbeteringen dankzij trends in de sector in het algemeen? 

Leurent: Waarschijnlijk het allerbelangrijkste is om de verbeelding van wat mogelijk is te stimuleren. In een steeds meer gesensoriseerde en gerobotiseerde wereld wordt simulatietechnologie een steeds krachtiger instrument om concurrentievoordeel te genereren. We zouden bijvoorbeeld windmolenparken per turbine kunnen gaan exploiteren en optimaliseren. Gegevens van inspectiedrones en sensoren op de turbines kunnen helpen bij het maken van gezondheidsbeoordelingen van elke turbine en kunnen operators in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen over hoe hard ze elke turbine moeten laten draaien, afhankelijk van de stroomprijs (het heeft geen zin om een ​​turbine op hoge snelheid te laten draaien als dat kost meer ‘levensconsumptie’ dan de inkomsten die het genereert).

In de stroomafwaartse olie- en gassector voeren we vrijwel realtime analyses uit om onze klanten te helpen tijd te besparen op het kritieke pad en de uptime te vergroten. Zonder simulatietechnologie zou dit niet mogelijk zijn.

Als u een asset-eigenaar bent, denk ik dat het uiteindelijk van cruciaal belang is om te overwegen hoe verschillende gegevensbronnen en tools kunnen worden gecombineerd simulatie technologie om betere bedrijfsresultaten te behalen. Daar hadden ze niet aan gedacht, omdat de simulatiekracht niet krachtig genoeg was voor gebruik in vrijwel realtime operationele omgevingen, maar dat is nu dramatisch veranderd.

Bron: https://venturebeat.com/2022/01/05/what-1000-x-faster-simulation-means-for-digital-twins/