O que a simulação 1000-X mais rápida significa para gêmeos digitais

Cerca de uma década atrás, pesquisadores do MIT descobriram uma técnica que acelera a modelagem física em 1000 vezes. Eles transformaram isso em uma nova empresa, chamada Akselos, que tem ajudado as empresas a transformar a tecnologia em vários tipos de gêmeos digitais usado para melhorar o transporte marítimo, o refino e a geração de energia eólica.

Um gêmeo digital é uma representação virtual de um objeto ou sistema que abrange seu ciclo de vida, é atualizado a partir de dados em tempo real e usa simulação, aprendizado de máquina e raciocínio para ajudar na tomada de decisões. Sensores conectados no ativo físico coletam dados que podem ser mapeados no modelo virtual.

A inovação específica melhora o desempenho dos algoritmos de análise de elementos finitos (FEA) que sustentam a maioria dos tipos de simulações físicas. A experiência da Akselos na última década pode ajudar os executivos a explorar as implicações da melhorias de um milhão de vezes na simulação física que a Nvidia está demonstrando agora graças a melhorias em hardware, escalabilidade e novos algoritmos.

A VentureBeat conversou com o CEO da Akselos, Thomas Leurent, para explicar o que essas melhorias mais amplas podem significar para a indústria como um todo. Em alto nível, a simulação mais rápida facilita a comparação de compensações de design, levando a produtos mais eficientes, custos reduzidos, desempenho aprimorado e melhores algoritmos de IA. Os benefícios práticos incluíram a redução de um terço do peso das torres eólicas e a melhoria da segurança dos navios petrolíferos.

O papel da simulação na transformação digital

Os gêmeos digitais são mais um padrão de design do que uma tecnologia. As empresas reúnem as diversas peças em uma solução, assim como na construção de um pipeline de dados. Vários fornecedores de PLM, software de construção e fornecedores específicos do setor estão criando portfólios para oferecer suporte a uma gama mais ampla de recursos de gêmeos digitais, incluindo simulação física. Um mecanismo de simulação mais rápido permite que as empresas explorem novas maneiras de infundir simulação nas fases de idealização, design, aquisição, criação de produtos melhores e condução da transformação digital.

Akselos é a melhor plataforma de simulação projetada para melhorar a análise de elementos finitos, um componente crucial de muitos tipos de estimulação física. Akselos descobriu como acelerar os algoritmos principais cerca de 1000 vezes, há cerca de uma década. Todos os outros fornecedores de PLC e CAD estão explorando maneiras de fazer algo semelhante.

Mas como exatamente uma aceleração de 1000 vezes na simulação se traduz em valor comercial, uma vez que a simulação é apenas uma parte de um processo comercial e técnico maior? Outras empresas provavelmente aproveitarão as experiências da Akselos à medida que constroem sua infraestrutura de simulação usando alguma combinação de hardware mais rápido, algoritmos melhores ou ambos. As GPUs já são 1000 vezes mais rápidas do que eram quando esta pesquisa começou e, quando combinadas com melhorias ainda marginais de algoritmos, as empresas vão procurar maneiras de “desperdiçar” criativamente os ciclos de simulação para obter ganhos de outras maneiras.

Os clientes da Akselos descobriram diversas maneiras de traduzir simulações mais rápidas em valor comercial. Por exemplo, a Shell Oil descobriu um processo de concepção mais rápido para um petroleiro especializado multibilionário, o que reduziu ao mesmo tempo o número de pontos fracos. Outros clientes reduziram o material numa turbina eólica em 30%.

É provável que outras empresas obtenham ganhos semelhantes à medida que repensam a forma como a simulação mais rápida pode ser aplicada às suas transferências de engenharia e implementação para outras coisas físicas, como fábricas, automóveis, dispositivos médicos e muito mais.

VentureBeat: Qual é a sua opinião geral sobre algumas das maneiras pelas quais melhorias nas técnicas de modelagem e simulação poderiam melhorar o uso de gêmeos digitais?

Thomas Leurent: Os gêmeos digitais para ativos industriais só podem se beneficiar do uso das ferramentas de simulação de engenharia mecânica que foram usadas para projetá-los inicialmente – e todas elas são baseadas na análise de elementos finitos (FEA). Os padrões mais rigorosos para operações também dependem da FEA para operar ativos críticos, como refinarias, navios, plataformas petrolíferas, etc. Mas a FEA é demasiado lenta para ser utilizada para gémeos digitais na fase operacional. Portanto, era necessária uma atualização única em uma geração para impulsionar os algoritmos principais, para permitir que a FEA suportasse casos de uso quase em tempo real, paramétricos e habilitados para conectividade.

VentureBeat: Qual é o grande problema da análise de elementos finitos de base reduzida – por que ela é tão mais rápida do que as técnicas de modelagem tradicionais?

Leurent: FEA é na verdade um algoritmo muito antigo e ineficiente. Utiliza malhas (por exemplo, milhões de triângulos ou tetraedros) para definir a geometria de uma peça. Isso é bom. O problema é que a FEA atribui graus de liberdade a cada nó da malha, e isso é um exagero completo. A FEA acaba resolvendo problemas em espaços com milhões de dimensões, o que é muito caro e não pode ser feito em tempo real.

A RB-FEA, tecnologia pioneira da Akselos, entende isso e busca o que Prof AT Patera no MIT chama de “a variedade abaixo”. Esse é um subespaço, muito menor que o espaço FEA original, e ainda grande o suficiente para garantir que o problema se comporte nesse subespaço.

Chamamos isso de espaço RB, para uma base reduzida (mesmo esse subespaço RB é um exagero, mas é 1,000x menos exagero do que o espaço FEA original). Resolvemos o problema no subespaço RB, que é 1,000 vezes mais eficiente, e então temos toda a matemática para projetar de volta no espaço FEA ao qual os engenheiros estão acostumados e que os padrões reconhecem. Para os engenheiros, isso é realmente transparente - você apenas obtém os cálculos do RB-FEA rodando na velocidade da luz, quando costumavam ser lentos com o FEA. Na prática, tudo isso significa que o FEA é adequado para executar simulações no nível de peças mecânicas, mas atinge um obstáculo além disso. O RB-FEA pode executar simulações de precisão total no nível do sistema e até no nível da peça mecânica, sem a necessidade de submodelos. Esse é um fluxo de trabalho muito melhorado.

VentureBeat: Onde os provedores de simulação estão vendo a maior nova adoção em 2021 da tecnologia de simulação para gêmeos digitais, especificamente em quais setores e quais tipos de produtos, e por quê?

Leurent: As duas indústrias que vemos gerar a maior atração incluem a energia eólica offshore e a de petróleo e gás. Há um enorme crescimento na energia eólica offshore, com mais de 95% da capacidade ainda a ser construída para cumprir as metas de zero emissões líquidas da AIE para 2050. Há uma demanda significativa por tecnologia que possa reduzir os riscos tanto no projeto quanto nas operações de estruturas eólicas offshore. A poderosa simulação de engenharia usando gêmeos digitais permite que desenvolvedores e operadores analisem milhares de cenários hipotéticos em um ambiente seguro.

Em termos de design, demonstrámos que podemos permitir poupanças de investimento até 30% na base através da otimização avançada com o nosso parceiro Lamprell, e há mais potencial. Nas operações, somos o único fornecedor de tecnologia capaz de analisar a integridade estrutural até o nível do centímetro quadrado. Este gêmeo digital operacional é um avanço absoluto para as operadoras, pois fornece inteligência prática sobre a frequência com que devem inspecionar quais partes da estrutura.

A transição energética está a fazer com que as grandes empresas do sector do petróleo e do gás reavaliem as principais decisões de investimento e está a impulsionar um impulso no sentido de encontrar formas de tirar mais partido dos activos existentes. Isso requer a implantação de gêmeos digitais estruturais em um ambiente operacional. Os modelos altamente detalhados que a simulação de engenharia avançada traz permitem uma maneira segura e eficiente de compreender o comportamento de ativos/equipamentos e prolongar sua vida útil.

VentureBeat: Quais são alguns dos tipos de casos de uso em que você obteve benefícios significativos em comparação com abordagens tradicionais de modelagem e simulação?

Leurent: Comprimimos o que costumava ser um fluxo de trabalho de seis meses para analisar os barcos-tanque flutuantes de produção, armazenamento e descarga (FPSO) da Shell em menos de 48 horas, enquanto aumentamos a precisão em 10x.

Outros exemplos de casos de uso incluem a autoavaliação de danos estruturais durante o voo de um drone ou aeronave. E, claro, a energia eólica offshore. Esta tecnologia ajudará a reduzir tremendamente o custo da energia eólica offshore. Principalmente a energia eólica offshore flutuante, que constitui uma das maiores fontes de energia renovável da Terra, uma vez desbloqueada.

VentureBeat: Você poderia nos explicar como esses tipos de benefícios aparecem na prática – por exemplo, como um avanço no desempenho de modelagem de 1000X se traduz em benefícios práticos, como a redução da quantidade de material em uma plataforma de turbina eólica e seu custo geral?

Leurent: O RB-FEA resultou em alguns dos maiores (e mais complexos) ativos do planeta, como o navio flutuante de produção, armazenamento e descarga Bonga da Shell, com um gêmeo digital baseado na física (levando em conta variáveis ​​como fadiga do casco , carregamento de tanques, ondas) e compatível com os padrões. Isso rendeu um prêmio de melhor papel na Offshore Technology Conference 2021. E a linha de produtos da Akselos apoia a proteção de US$ 7 bilhões (por ano) de produção equivalente de petróleo.

Um gêmeo digital com RB-FEA Redução de 30% no custo de inspeção em um FPSO, mas o mais importante, procure no lugar certo um grande ativo e detecte defeitos antecipadamente para evitar maiores problemas. No FPSO Bonga, o benefício da maior precisão fez com que 15,000 locais de fadiga de nível superior fossem reduzidos a 230 verdadeiros pontos críticos de fadiga nos locais mais críticos. Isto é de enorme valor para o operador, pois agora ele dispõe de informações práticas para conduzir as atividades de inspeção e manutenção onde for mais importante.

Os benefícios da energia eólica offshore têm potencial igual, se não maior. Por exemplo, no lado do design, trabalhamos com a Lamprell para reduzir a quantidade de aço nas fundações eólicas offshore em até 30%. Isto não só traz benefícios diretos através do menor custo do material, mas também há efeitos indiretos muito significativos quando se considera a quantidade de soldagem necessária para montar a fundação, bem como o transporte.

Quando um design otimizado ganha vida nas operações e, principalmente, nos parques eólicos, o impacto é uma aceleração de 1000 vezes. Isso significa que um operador pode tomar decisões informadas sobre quando executar a manutenção e como ajustar a janela operacional da turbina para evitar falhas na fundação se a próxima oportunidade de manutenção estiver distante.

Os benefícios são ainda maiores para a energia eólica offshore flutuante, onde a fundação e a turbina têm uma carga mais dinâmica. Esses tipos de ganhos serão críticos para reduzir o Custo Nivelado de Energia (LCOE), a escala motriz do vento flutuante. Para que o mundo cumpra o roteiro da AIE, esses tipos de ganhos são uma necessidade absoluta.

VentureBeat: Como você espera que o uso e os recursos de melhores técnicas de simulação, como RB-FEA e abordagens relacionadas, evoluam no futuro próximo, especialmente no que se refere à melhoria dos fluxos de trabalho relacionados aos gêmeos digitais?

Leurent: Compreender em tempo real a integridade estrutural de um ativo é uma virada de jogo para:

• Operações ideais
• Extensão da vida útil dos ativos
• Design em operação (projetar a próxima geração de ativos com base nos dados gerados a partir do gêmeo digital)

Hoje, os gêmeos digitais Akselos são implantados em ativos que valem bilhões de dólares, globalmente. Isso abrange ativos legados complexos (e na maioria dos casos) de petróleo e gás até protótipos demonstradores de ponta no vento flutuante.

Estamos trabalhando para tornar o software cada vez mais em tempo real; em alguns casos, nossos gêmeos digitais baseados em física interpretam novos dados a cada segundo. Essa velocidade também permite combinar IA/ML com simulações baseadas em física, uma virada de jogo com vasto potencial. Foi isso que nos rendeu o prêmio AIAA de melhor artigo 2020 para otimização de design multidisciplinar. Aqui o RB-FEA fornece um conjunto de dados muito mais rico, barato e preciso.

A equipe também está trabalhando para capturar cada vez mais física (multifísica e não linear, por exemplo). E estamos trabalhando em recursos muito poderosos do RB-FEA para um projeto ideal, incluindo a possibilidade de reprojetar todo um sistema de turbina eólica com base em atualizações de materiais ou novas ideias de projeto em semanas.

VentureBeat: Quais são suas principais conclusões para outras empresas que podem estar explorando maneiras de aproveitar as melhorias nas simulações graças às tendências do setor em geral? 

Leurent: Provavelmente a coisa mais importante é estimular a imaginação sobre o que é possível. Num mundo cada vez mais sensorizado e robotizado, a tecnologia de simulação está se tornando uma ferramenta cada vez mais poderosa para gerar vantagem competitiva. Por exemplo, poderíamos começar a operar e otimizar parques eólicos turbina por turbina. Os dados dos drones de inspeção e dos sensores nas turbinas poderiam ajudar a fazer avaliações da saúde de cada turbina e permitir que os operadores tomassem decisões informadas sobre a intensidade com que deveriam operar cada turbina, dependendo do preço da energia (não faz sentido operar uma turbina em alta velocidade se isso custa mais 'consumo de vida' do que a receita que gera).

No downstream de petróleo e gás, estamos fazendo análises quase em tempo real para ajudar nossos clientes a reduzir o tempo do caminho crítico e aumentar o tempo de atividade, e sem a tecnologia de simulação isso não seria possível.

Em última análise, se você é proprietário de ativos, acho que será fundamental considerar como diferentes fontes de dados e ferramentas podem ser combinadas com tecnologia de simulação para gerar melhores resultados de negócios. Eles não pensavam nisso porque o poder de simulação não era poderoso o suficiente para uso em configurações operacionais quase em tempo real, mas isso agora mudou drasticamente.

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