Kaj 1000-X hitrejša simulacija pomeni za digitalne dvojčke

Pred približno desetletjem so raziskovalci MIT odkrili tehniko, ki pospeši fizikalno modeliranje za 1000-krat. To so razdelili v novo podjetje, imenovano Akselos, ki je podjetjem pomagalo vtkati tehnologijo v različne vrste digitalni dvojčki uporabljajo za izboljšanje ladijskega prometa, rafiniranja in pridobivanja vetrne energije.

Digitalni dvojček je virtualna predstavitev predmeta ali sistema, ki obsega svoj življenjski cikel, se posodablja iz podatkov v realnem času in uporablja simulacijo, strojno učenje in sklepanje za pomoč pri odločanju. Povezani senzorji na fizičnem sredstvu zbirajo podatke, ki jih je mogoče preslikati v virtualni model.

Posebna inovacija izboljša delovanje algoritmov za analizo končnih elementov (FEA), ki podpirajo večino vrst fizikalnih simulacij. Akselosove izkušnje v zadnjem desetletju lahko vodstvenim delavcem pomagajo raziskati posledice milijonkratne izboljšave v fizikalni simulaciji, ki jo Nvidia zdaj dokazuje zaradi izboljšave strojne opreme, razširljivosti in novih algoritmov.

VentureBeat se je pogovarjal z izvršnim direktorjem Akselosa Thomasom Leurentom, da bi razložil, kaj lahko te širše izboljšave pomenijo za celotno industrijo. Na visoki ravni hitrejša simulacija olajša primerjavo kompromisov pri zasnovi, ki vodijo do učinkovitejših izdelkov, nižjih stroškov, izboljšane zmogljivosti in boljših algoritmov AI. Praktične koristi so vključevale zmanjšanje teže vetrnih stolpov za eno tretjino in izboljšanje varnosti naftnih plovil.

Vloga simulacije v digitalni transformaciji

Digitalni dvojčki so bolj podobni oblikovalskemu vzorcu kot tehnologiji. Podjetja sestavijo različne dele v rešitev, tako kot pri izgradnji podatkovnega cevovoda. Različni PLM, gradbena programska oprema in ponudniki, specifični za industrijo, gradijo portfelje za podporo širšemu naboru zmogljivosti digitalnih dvojčkov, vključno s fizično simulacijo. Hitrejši simulacijski mehanizem omogoča podjetjem raziskovanje novih načinov vključevanja simulacije v idejo, načrtovanje, nabavo, faze oblikovanja boljših izdelkov in spodbujanje digitalne transformacije.

Akselos je najboljša simulacijska platforma, zasnovana za izboljšanje analize končnih elementov, ki je ključna komponenta številnih vrst fizične stimulacije. Akselos je pred približno desetletjem ugotovil, kako pospešiti osnovne algoritme približno 1000-krat. Vsi drugi prodajalci PLC in CAD raziskujejo načine, kako narediti nekaj podobnega.

Toda kako točno se 1000-kratna pospešitev simulacije prevede v poslovno vrednost, saj je simulacija le en del večjega poslovnega in tehničnega procesa? Druga podjetja bodo verjetno izkoristila Akselosove izkušnje, ko bodo gradila svojo simulacijsko infrastrukturo z uporabo neke kombinacije hitrejše strojne opreme, boljših algoritmov ali obojega. GPE-ji so že 1000-krat hitrejši, kot so bili, ko se je začela ta raziskava, in v kombinaciji s celo obrobnimi izboljšavami algoritmov bodo podjetja iskala načine za kreativno »zapravljanje« simulacijskih ciklov, da bi videla pridobitve na druge načine.

Kupci Akselosa so odkrili več načinov za pretvorbo hitrejših simulacij v poslovno vrednost. Na primer, Shellovo olje je odkrilo hitrejši proces oblikovanja za specializiran naftni tanker, vreden več milijard dolarjev, ki je hkrati zmanjšal število šibkih točk. Druge stranke so zmanjšale material v vetrni turbini za 30 %.

Druga podjetja bodo verjetno videla podobne vrste dobičkov, ko bodo ponovno razmislila o tem, kako je mogoče hitrejšo simulacijo uporabiti za njihove predaje inženiringa in uvajanja za druge fizične stvari, kot so tovarne, avtomobili, medicinske naprave in drugo.

VentureBeat: Kakšno je vaše splošno mnenje o nekaterih načinih, kako bi lahko izboljšave tehnik modeliranja in simulacije izboljšale uporabo digitalnih dvojčkov?

Thomas Leurent: Digitalni dvojčki za industrijska sredstva lahko koristijo le uporaba orodij za simulacijo strojništva, ki so bila uporabljena za njihovo načrtovanje – in vsa temeljijo na analizi končnih elementov (FEA). Najstrožji standardi za operacije se prav tako zanašajo na FEA za upravljanje kritičnih sredstev, kot so rafinerije, ladje, naftne ploščadi itd. Toda FEA je prepočasen, da bi se lahko uporabljal za digitalne dvojčke v fazi delovanja. Zato je bila potrebna nadgradnja enkrat v generaciji, da bi okrepili osnovne algoritme, da bi FEA omogočili podporo skoraj v realnem času, parametrične in primere uporabe, ki omogočajo povezljivost.

VentureBeat: Kaj je tako pomembno pri analizi končnih elementov z zmanjšano bazo – zakaj je toliko hitrejša od tradicionalnih tehnik modeliranja?

Leurent: FEA je pravzaprav zelo star in neučinkovit algoritem. Za definiranje geometrije dela uporablja mreže (npr. milijone trikotnikov ali tetraedrov). To je vredu. Težava je v tem, da FEA vsakemu vozlišču v mreži dodeli stopnje svobode in to je pravzaprav popolno pretirano. FEA konča z reševanjem problemov v prostorih z milijoni dimenzij, kar je zelo drago in ga ni mogoče izvesti v realnem času.

RB-FEA, Akselosova pionirska tehnologija, to razume in išče kaj Prof. AT Patera na MIT imenuje "razdelilnik spodaj". To je podprostor, veliko manjši od prvotnega FEA prostora, a še vedno dovolj velik, da zagotovi, da se težava obnaša v tem podprostoru.

Temu pravimo prostor RB za skrajšano osnovo (celo ta podprostor RB je pretiran, vendar je 1,000-krat manjši kot prvotni prostor FEA). Težavo rešimo v podprostoru RB, ki je 1,000-krat učinkovitejši, nato pa imamo vso matematiko za projeciranje nazaj v prostor FEA, ki so ga inženirji vajeni in ki ga standardi priznavajo. Inženirjem je to res pregledno – preprosto dobite izračune RB-FEA, ki tečejo z bliskovito hitrostjo, medtem ko so bili včasih pri FEA počasni. V praksi vse to pomeni, da je FEA primeren za izvajanje simulacij na ravni mehanskih delov, vendar naleti na zid onkraj tega. RB-FEA lahko izvaja simulacije s polno natančnostjo na ravni sistema in navzdol do ravni mehanskih delov, brez potrebe po podmodelih. To je močno izboljšan potek dela.

VentureBeat: Kje bodo ponudniki simulacij v letu 2021 opazili največjo novo uporabo simulacijske tehnologije za digitalne dvojčke, natančneje v katerih panogah in vrstah izdelkov ter zakaj?

Leurent: Dve panogi, za katere menimo, da ustvarjata najmočnejši vlek, sta vetrna elektrarna na morju ter nafta in plin. Obstaja velikanska rast vetrne elektrarne na morju, pri čemer je treba zgraditi več kot 95 % zmogljivosti, da bi izpolnili cilje IEA 2050 neto nič. Obstaja veliko povpraševanje po tehnologiji, ki lahko zmanjša tveganje za načrtovanje in delovanje vetrnih struktur na morju. Zmogljiva inženirska simulacija z uporabo digitalnih dvojčkov omogoča razvijalcem in operaterjem, da v varnem okolju analizirajo na tisoče scenarijev 'kaj-če'.

Pri oblikovanju smo pokazali, da lahko z našim partnerjem Lamprell z napredno optimizacijo omogočimo do 30-odstotni prihranek kapitalskih stroškov na temelju, potenciala pa je še več. V operaciji smo edini ponudnik tehnologije, ki je sposoben analizirati strukturno zdravje do ravni kvadratnih centimetrov. Ta operativni digitalni dvojček je absolutni preboj za operaterje, saj zagotavlja uporabne informacije o tem, kako pogosto morajo pregledati, katere dele strukture.

Zaradi energetskega prehoda velike naftne in plinske družbe ponovno ovrednotijo ​​pomembne naložbene odločitve in si prizadevajo najti načine, kako iz obstoječih sredstev pridobiti več. To zahteva vstavljanje strukturnih digitalnih dvojčkov v operativno okolje. Zelo podrobni modeli, ki jih prinaša napredna inženirska simulacija, omogočajo varen in učinkovit način za razumevanje obnašanja sredstev/opreme in podaljšanje njihove življenjske dobe.

VentureBeat: Katere so vrste primerov uporabe, pri katerih ste opazili pomembne prednosti v primerjavi s tradicionalnimi pristopi modeliranja in simulacije?

Leurent: Nekoč šestmesečni potek dela za analizo Shellovih plavajočih tankerjev za skladiščenje in raztovarjanje (FPSO) smo skrčili na manj kot 48 ur, hkrati pa povečali natančnost za 10x.

Drugi primeri primerov uporabe vključujejo samoocenjevanje strukturnih poškodb med letom z dronom ali letalom. In potem seveda veter na morju. Ta tehnologija bo močno pripomogla k zmanjšanju stroškov vetrnih elektrarn na morju. Zlasti lebdeči veter na morju, ki predstavlja enega največjih virov obnovljive energije na Zemlji, ko bo enkrat odklenjen.

VentureBeat: Ali nam lahko predstavite, kako se te vrste prednosti kažejo v praksi – na primer, kako se 1000-kratni napredek pri modeliranju prenese v praktične koristi, kot je zmanjšanje količine materiala v platformi vetrne turbine in njenih skupnih stroškov?

Leurent: Rezultat RB-FEA je nekaj največjih (in najbolj zapletenih) sredstev na planetu, kot je Shellovo plavajoče proizvodno, skladiščno in razkladalno plovilo Bonga, ki ima digitalnega dvojčka, ki temelji na fiziki (ob upoštevanju spremenljivk, kot je utrujenost trupa). , polnjenje rezervoarjev, valovi) in združljivi s standardi. To si je prislužilo nagrado za najboljši papir na konferenci o tehnologiji na morju 2021. In Akselosova linija izdelkov podpira zaščito 7 milijard dolarjev (na leto) proizvodnje ekvivalenta nafte.

Digitalni dvojček z RB-FEA 30-odstotno znižanje stroškov inšpekcijskih pregledov na FPSO, a kar je še pomembneje, iščite na pravem mestu ogromno sredstvo in zgodaj odkrijte napake, da se izognete večjim težavam. Na Bonga FPSO je prednost povečane natančnosti privedla do 15,000 najvišjih lokacij utrujenosti, zmanjšanih na 230 pravih žarišč utrujenosti na najbolj kritičnih lokacijah. To je velikega pomena za upravljavca, saj ima zdaj informacije, ki jih je mogoče uporabiti, za izvajanje inšpekcijskih in vzdrževalnih dejavnosti tam, kjer je to najpomembnejše.

Prednosti vetrnih elektrarn na morju imajo enak, če ne celo večji potencial. Na primer, na strani načrtovanja smo sodelovali z Lamprellom, da bi zmanjšali količino jekla v temeljih za vetrne elektrarne na morju do 30 %. To nima le neposrednih koristi zaradi nižjih stroškov materiala, ampak ima tudi zelo pomembne posredne učinke, če upoštevate količino varjenja, ki je potrebna za sestavljanje temeljev, in transport.

Ko optimizirana zasnova oživi v operacijah in kar je ključno za vetrne elektrarne, je učinek 1000-krat hitrejši. To pomeni, da lahko upravljavec sprejema informirane odločitve o tem, kdaj naj izvede vzdrževanje in kako prilagodi delovno okno turbine, da se izogne ​​odpovedi temeljev, če je do naslednje vzdrževalne priložnosti še nekaj časa.

Prednosti so še večje pri lebdeči vetrnici na morju, kjer imata temelj in turbina bolj dinamično obremenitev. Te vrste dobičkov bodo ključnega pomena za znižanje izravnanih stroškov energije (LCOE), vodilne lestvice v lebdečem vetru. Da bi svet dosegel načrt IEA, so takšne pridobitve absolutno nujne.

VentureBeat: Kako pričakujete, da se bodo uporaba in zmogljivosti boljših simulacijskih tehnik, kot je RB-FEA, in sorodni pristopi razvili v bližnji prihodnosti, zlasti kar se nanaša na izboljšanje delovnih tokov, povezanih z digitalnimi dvojčki?

Leurent: Razumevanje strukturne celovitosti sredstva v realnem času spremeni igro za:

• Optimalne operacije
• Podaljšanje življenjske dobe sredstev
• Načrtovanje med delovanjem (načrtovanje naslednje generacije sredstev na podlagi podatkov, ustvarjenih iz digitalnega dvojčka)

Danes sta digitalna dvojčka Akselos po vsem svetu nameščena na sredstvih, vrednih milijarde dolarjev. To prečka zapletena (in v večini primerov starajoča se) stara naftna in plinska sredstva do najsodobnejših demonstracijskih prototipov v lebdečem vetru.

Delamo na tem, da bi programska oprema vedno bolj delovala v realnem času, v nekaterih primerih naši digitalni dvojčki, ki temeljijo na fiziki, interpretirajo nove podatke vsako sekundo. Ta hitrost omogoča tudi kombiniranje AI/ML s simulacijami, ki temeljijo na fiziki, kar je sprememba igre z ogromnim potencialom. To je tisto, zaradi česar smo leta 2020 prejeli nagrado AIAA za najboljši papir za multidisciplinarno optimizacijo oblikovanja. Tukaj RB-FEA ponuja veliko bogatejši, cenejši in natančnejši nabor podatkov.

Ekipa dela tudi na tem, da bi zajela vse več fizike (na primer večfizikalne in nelinearne). Delamo tudi na zelo zmogljivih funkcijah RB-FEA za optimalno zasnovo, vključno z možnostjo ponovnega načrtovanja celotnega sistema vetrne turbine na podlagi nadgradenj materialov ali novih oblikovalskih zamisli v nekaj tednih.

VentureBeat: Kateri so vaši glavni zaključki za druga podjetja, ki morda raziskujejo načine, kako izkoristiti izboljšave simulacije zaradi trendov v industriji na splošno? 

Leurent: Verjetno najpomembnejša stvar je spodbuditi domišljijo, kaj je mogoče. V vse bolj senzoriziranem in robotiziranem svetu simulacijska tehnologija postaja vse močnejše orodje za ustvarjanje konkurenčne prednosti. Lahko bi na primer začeli izvajati in optimizirati vetrne elektrarne za vsako turbino posebej. Podatki iz inšpekcijskih dronov in senzorjev na turbinah bi lahko pomagali pri oceni zdravja vsake turbine in operaterjem omogočili sprejemanje premišljenih odločitev o tem, kako močno naj poganjajo posamezno turbino glede na ceno električne energije (ni smiselno poganjati turbine pri visoki hitrosti, če to stane večjo „življenjsko porabo“ kot prihodek, ki ga ustvari).

Pri nafti in plinu na koncu proizvodne verige izvajamo analize skoraj v realnem času, da našim strankam pomagamo skrajšati čas s kritične poti in povečati čas delovanja, brez simulacijske tehnologije pa to ne bi bilo mogoče.

Navsezadnje, če ste lastnik sredstva, menim, da bo ključnega pomena razmisliti, kako je mogoče različne vire podatkov in orodja združiti z simulacijska tehnologija za boljše poslovne rezultate. O tem niso razmišljali, ker moč simulacije ni bila dovolj zmogljiva za uporabo v operativnih nastavitvah skoraj v realnem času, vendar se je to zdaj dramatično spremenilo.

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