1000 kat daha hızlı simülasyon, dijital ikizler için ne anlama geliyor?

Yaklaşık on yıl önce MIT araştırmacıları fizik modellemeyi 1000 kat hızlandıran bir teknik keşfettiler. Bunu, işletmelerin teknolojiyi çeşitli türde işlere dönüştürmelerine yardımcı olan Akselos adında yeni bir şirkete dönüştürdüler. dijital ikizler Nakliye, rafinaj ve rüzgar enerjisi üretimini geliştirmek için kullanılır.

Dijital ikiz, bir nesnenin veya sistemin yaşam döngüsünü kapsayan, gerçek zamanlı verilerden güncellenen ve karar vermeye yardımcı olmak için simülasyon, makine öğrenimi ve akıl yürütmeyi kullanan sanal bir temsilidir. Fiziksel varlık üzerindeki bağlı sensörler, sanal modele eşlenebilecek verileri toplar.

Bu spesifik yenilik, çoğu fizik simülasyonunun temelini oluşturan sonlu eleman analizi (FEA) algoritmalarının performansını artırıyor. Akselos'un son on yılda edindiği deneyim, yöneticilerin bu durumun sonuçlarını keşfetmesine yardımcı olabilir. milyon kat iyileştirmeler Donanım, ölçeklenebilirlik ve yeni algoritmalardaki gelişmeler sayesinde Nvidia'nın şu anda gösterdiği fizik simülasyonunda.

VentureBeat, bu geniş kapsamlı iyileştirmelerin bir bütün olarak sektör için ne anlama gelebileceğini açıklamak üzere Akselos CEO'su Thomas Leurent ile görüştü. Yüksek düzeyde, daha hızlı simülasyon, daha verimli ürünlere, daha düşük maliyetlere, gelişmiş performansa ve daha iyi yapay zeka algoritmalarına yol açan tasarım ödünleşimlerini karşılaştırmayı kolaylaştırır. Pratik faydalar arasında rüzgar kulelerinin ağırlığının üçte bir oranında azaltılması ve petrol gemilerinin güvenliğinin arttırılması yer alıyor.

Simülasyonun dijital dönüşümdeki rolü

Dijital ikizler bir teknolojiden çok bir tasarım modeline benziyor. Kuruluşlar, tıpkı bir veri hattı oluştururken olduğu gibi çeşitli parçaları bir çözümde birleştirir. Çeşitli PLM, inşaat yazılımı ve sektöre özel satıcılar, fiziksel simülasyon da dahil olmak üzere daha geniş bir yelpazedeki dijital ikiz yeteneklerini desteklemek için portföyler oluşturuyor. Daha hızlı bir simülasyon motoru, şirketlerin fikir oluşturma, tasarım, satın alma, daha iyi ürünler tasarlama aşamaları ve dijital dönüşümü yönlendirme aşamalarında simülasyonu aşılamanın yeni yollarını keşfetmesine olanak tanır.

Akselos, birçok fiziksel uyarı türünün önemli bir bileşeni olan sonlu elemanlar analizini geliştirmek için tasarlanmış, türünün en iyisi bir simülasyon platformudur. Akselos, yaklaşık on yıl önce çekirdek algoritmaları yaklaşık 1000 kat hızlandırmanın yolunu buldu. Diğer tüm PLC ve CAD satıcıları da benzer bir şey yapmanın yollarını araştırıyor.

Peki simülasyon daha büyük bir iş ve teknik sürecin yalnızca bir parçası olduğuna göre, simülasyonda 1000 katlık bir hızlanma tam olarak nasıl iş değerine dönüşüyor? Diğer şirketlerin, daha hızlı donanım, daha iyi algoritmalar veya her ikisinin birleşimini kullanarak simülasyon altyapılarını oluştururken Akselos'un deneyimlerinden faydalanması muhtemeldir. GPU'lar halihazırda bu araştırmanın başladığı zamana göre 1000 kat daha hızlıdır ve marjinal algoritma iyileştirmeleriyle birleştirildiğinde şirketler, kazançları başka şekillerde görmek için simülasyon döngülerini yaratıcı bir şekilde "boşa harcamanın" yollarını arayacaktır.

Akselos müşterileri, daha hızlı simülasyonları iş değerine dönüştürmenin çeşitli yollarını keşfettiler. Örneğin Shell Oil, milyarlarca dolarlık özel bir petrol tankeri için daha hızlı bir tasarım süreci keşfetti ve bu da aynı zamanda zayıf noktaların sayısını da azalttı. Diğer müşteriler rüzgar türbinindeki malzemeyi %30 oranında azalttı.

Fabrikalar, arabalar, tıbbi cihazlar ve daha fazlası gibi diğer fiziksel şeyler için mühendislik ve dağıtım geçişlerinde daha hızlı simülasyonun uygulanabileceği yolu yeniden düşünürken diğer şirketlerin de benzer türde kazanımlar görmesi muhtemeldir.

VentureBeat: Modelleme ve simülasyon tekniklerindeki gelişmelerin dijital ikizlerin kullanımını iyileştirebileceği yollardan bazıları hakkında genel görüşünüz nedir?

Thomas Leurent: Endüstriyel varlıklara yönelik dijital ikizler, yalnızca onları ilk etapta tasarlamak için kullanılan makine mühendisliği simülasyon araçlarının kullanılmasından yararlanabilir ve bunların tümü sonlu elemanlar analizine (FEA) dayanmaktadır. Operasyonlara yönelik en katı standartlar da rafineriler, gemiler, petrol platformları vb. gibi kritik varlıkları işletmek için FEA'ya dayanır. Ancak FEA, operasyonel aşamada dijital ikizler için kullanılamayacak kadar yavaştır. Bu nedenle, FEA'nın neredeyse gerçek zamanlı, parametrik ve bağlantı özellikli kullanım durumlarını desteklemesini sağlamak amacıyla temel algoritmaları güçlendirmek için nesilde bir kez yükseltme yapılması gerekiyordu.

VentureBeat: İndirgenmiş tabanlı sonlu eleman analizinin bu kadar önemli olan tarafı nedir - geleneksel modelleme tekniklerinden çok daha hızlı olan şey nedir?

: FEA aslında çok eski ve verimsiz bir algoritmadır. Bir parçanın geometrisini tanımlamak için ağları (örneğin milyonlarca üçgen veya dört yüzlü) kullanır. Bu iyi. Sorun, FEA'nın ağdaki her düğüme serbestlik derecesi atamasıdır ve bu aslında tamamen abartıdır. FEA, çok pahalı olan ve gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilemeyen, milyonlarca boyuta sahip alanlardaki problemleri çözmektedir.

Akselos'un öncü teknolojisi RB-FEA bunu anlıyor ve ne arıyor? Profesör AT Patera MIT'de 'altındaki manifold' diyor. Bu bir altuzaydır, orijinal FEA uzayından çok daha küçüktür ve yine de problemin o altuzayda hareket ettiğini garanti edecek kadar büyüktür.

Biz buna azaltılmış bir temelde RB alanı diyoruz (RB alt uzayı bile aşırıdır, ancak orijinal FEA alanından 1,000 kat daha azdır). Sorunu 1,000 kat daha verimli olan RB alt uzayında çözüyoruz ve ardından mühendislerin alışık olduğu ve standartların tanıdığı FEA uzayına geri yansıtacak tüm matematiğe sahip oluyoruz. Mühendisler için bu gerçekten şeffaftır; FEA ile eskiden yavaş olan RB-FEA hesaplamalarının ışık hızında çalışmasını sağlarsınız. Uygulamada tüm bunlar, FEA'nın mekanik parça düzeyinde simülasyonlar yürütmeye uygun olduğu anlamına geliyor ancak bunun ötesinde bir duvara çarpıyor. RB-FEA, alt modellere ihtiyaç duymadan sistem seviyesinde ve mekanik parça seviyesine kadar tam doğruluklu simülasyonlar çalıştırabilir. Bu çok gelişmiş bir iş akışıdır.

VentureBeat: Simülasyon sağlayıcıları, 2021'de dijital ikizlere yönelik simülasyon teknolojisinin en büyük yeni alımını nerede görüyorlar, özellikle hangi endüstrilerde ve ne tür ürünlerde ve neden?

: En güçlü çekişi yarattığını gördüğümüz iki endüstri arasında açık deniz rüzgarı ve petrol ve gaz yer alıyor. Açık deniz rüzgarında muazzam bir büyüme var ve kapasitenin %95'inden fazlası IEA 2050 net sıfır hedeflerine ulaşacak şekilde henüz oluşturulmadı. Açık deniz rüzgar yapılarının hem tasarımını hem de operasyonlarını riske atabilecek teknolojiye yönelik önemli bir talep var. Dijital ikizleri kullanan güçlü mühendislik simülasyonu, geliştiricilerin ve operatörlerin güvenli bir ortamda binlerce 'eğer olursa' senaryosunu analiz etmelerine olanak tanır.

Tasarımda, ortağımız Lamprell ile gelişmiş optimizasyon yoluyla temel olarak %30'a varan sermaye harcaması tasarrufu sağlayabileceğimizi ve daha fazla potansiyel bulunduğunu gösterdik. Operasyonlarda yapısal sağlığı cm kare seviyesine kadar analiz edebilen tek teknoloji sağlayıcısıyız. Bu operasyonel dijital ikiz, yapının hangi bölümlerini ne sıklıkta denetlemeleri gerektiği konusunda eyleme dönüştürülebilir istihbarat sağladığından operatörler için mutlak bir atılımdır.

Enerji geçişi, büyük petrol ve doğalgaz şirketlerinin büyük yatırım kararlarını yeniden değerlendirmesine neden oluyor ve mevcut varlıklardan daha fazla yararlanmanın yollarını bulma yönünde baskı yapıyor. Bu, operasyonel bir ortamda yapısal dijital ikizlerin kullanılmasını gerektirir. İleri mühendislik simülasyonunun getirdiği son derece ayrıntılı modeller, varlık/ekipman davranışını anlamanın ve ömrünü uzatmanın güvenli ve etkili bir yolunu sağlar.

VentureBeat: Geleneksel modelleme ve simülasyon yaklaşımlarına kıyasla önemli faydalar gördüğünüz bazı kullanım senaryoları nelerdir?

: Shell'in yüzer üretim depolama ve boşaltma (FPSO) tanker teknelerini analiz etmek için eskiden altı aylık olan iş akışını 48 saatten daha kısa bir süreye sıkıştırırken doğruluğu 10 kat artırdık.

Diğer kullanım senaryoları örnekleri arasında, bir drone veya uçak tarafından uçuş sırasında yapısal hasarın öz değerlendirmesi yer almaktadır. Ve sonra tabii ki açık deniz rüzgarı. Bu teknoloji, açık deniz rüzgarının maliyetini büyük ölçüde azaltmaya yardımcı olacaktır. Özellikle Dünya üzerindeki en büyük yenilenebilir enerji kaynaklarından birini oluşturan yüzen açık deniz rüzgarının kilidi açıldığında.

VentureBeat: Bu tür faydaların pratikte nasıl ortaya çıktığını bize açıklayabilir misiniz? Örneğin, 1000X modelleme performansı artışı, rüzgar türbini platformundaki malzeme miktarının ve genel maliyetinin azaltılması gibi pratik faydalara nasıl dönüşür?

: RB-FEA, Shell'in Bonga yüzer üretim, depolama ve boşaltma gemisi gibi gezegendeki en büyük (ve en karmaşık) varlıklardan bazılarının, fiziğe dayalı (gövde yorgunluğu gibi değişkenleri hesaba katan) bir dijital ikize sahip olmasına yol açtı. , tank yükleme, dalgalar) ve standartlara uygundur. Bu, Offshore Teknoloji Konferansı 2021'de en iyi makale ödülüne layık görüldü. Akselos'un ürün grubu, (yılda) 7 milyar dolarlık petrol eşdeğeri üretimin korunmasını destekliyor.

RB-FEA'lı dijital ikiz Bir FPSO'da denetim maliyetinde %30 azalma, ancak daha da önemlisi, büyük sorunlardan kaçınmak için büyük bir varlık üzerinde doğru yere bakın ve kusurları erken tespit edin. Bonga FPSO'da artan doğruluğun avantajı, 15,000 üst düzey yorulma konumunun, en kritik konumlarda 230 gerçek yorulma sıcak noktasına düşürülmesine yol açtı. Artık denetim ve bakım faaliyetlerini en önemli noktalara yönlendirecek eyleme geçirilebilir bilgilere sahip oldukları için bu, operatör için çok büyük bir değer taşıyor.

Açık deniz rüzgârının faydaları eşit veya daha fazla potansiyele sahiptir. Örneğin tasarım tarafında, açık deniz rüzgar temellerindeki çelik miktarını %30'a kadar azaltmak için Lamprell ile birlikte çalıştık. Bunun yalnızca daha düşük malzeme maliyeti nedeniyle doğrudan faydaları olmakla kalmıyor, aynı zamanda nakliyenin yanı sıra temeli bir araya getirmek için gereken kaynak miktarını da göz önüne aldığımızda çok önemli ikincil etkileri de var.

Operasyonlarda ve özellikle rüzgar santrallerinde optimize edilmiş bir tasarım hayata geçirildiğinde, etki 1000 kat hızlanır. Bu, bir operatörün bakımı ne zaman gerçekleştireceği ve bir sonraki bakım fırsatının gelmesine biraz zaman kaldıysa temel arızasını önlemek için türbinin çalışma penceresini nasıl ayarlayacağı konusunda bilinçli kararlar verebileceği anlamına gelir.

Temelin ve türbinin daha dinamik yüke sahip olduğu yüzer deniz rüzgarı için faydalar daha da artmaktadır. Bu tür kazanımlar, değişken rüzgarın itici ölçeği olan Seviyelendirilmiş Enerji Maliyetinin (LCOE) düşürülmesi açısından kritik öneme sahip olacaktır. Dünyanın IEA yol haritasına ulaşabilmesi için bu tür kazanımlar mutlak bir zorunluluktur.

VentureBeat: RB-FEA gibi daha iyi simülasyon tekniklerinin ve ilgili yaklaşımların kullanımının ve yeteneklerinin, özellikle dijital ikizle ilgili iş akışlarının iyileştirilmesiyle ilgili olarak yakın gelecekte nasıl gelişmesini bekliyorsunuz?

: Bir varlığın yapısal bütünlüğünü gerçek zamanlı olarak anlamak, aşağıdakiler için oyunun kurallarını değiştirir:

• Optimum işlemler
• Varlıkların ömrünün uzatılması
• Operasyon içi tasarım (dijital ikizden üretilen verilere dayanarak yeni nesil varlıkların tasarlanması)

Bugün Akselos'un dijital ikizleri dünya çapında milyarlarca dolar değerindeki varlıklar üzerinde kullanılıyor. Bu, karmaşık (ve çoğu durumda eskimiş), eski petrol ve gaz varlıklarından, dalgalı rüzgardaki son teknoloji gösterici prototiplere kadar uzanıyor.

Yazılımı her zamankinden daha gerçek zamanlı hale getirmek için çalışıyoruz; bazı durumlarda fizik tabanlı dijital ikizlerimiz her saniye yeni verileri yorumluyor. Bu hız aynı zamanda AI/ML'nin fizik tabanlı simülasyonlarla birleştirilmesini de mümkün kılıyor ve bu, büyük potansiyele sahip, ezber bozan bir özellik. Çok disiplinli tasarım optimizasyonu alanında bize AIAA 2020 en iyi makale ödülünü kazandıran da bu oldu. Burada RB-FEA çok daha zengin, daha ucuz ve daha doğru bir veri kümesi sağlar.

Ekip aynı zamanda giderek daha fazla fizik (örneğin çoklu fizik ve doğrusal olmayan) yakalamaya çalışıyor. Optimum tasarım için RB-FEA'nın çok güçlü özellikleri üzerinde çalışıyoruz; bunlar arasında, malzeme yükseltmelerine veya yeni tasarım fikirlerine dayalı olarak haftalar içinde tüm rüzgar türbini sistemini yeniden tasarlama olanağı da var.

VentureBeat: Genel sektör trendleri sayesinde simülasyon iyileştirmelerinden yararlanmanın yollarını araştıran diğer şirketler için temel çıkarımlarınız nelerdir? 

: Muhtemelen en önemli şey mümkün olanın hayal gücünü zorlamaktır. Giderek sensörleşen ve robotlaşan bir dünyada simülasyon teknolojisi, rekabet avantajı yaratmada giderek daha güçlü bir araç haline geliyor. Örneğin rüzgar santrallerini türbin bazında çalıştırmaya ve optimize etmeye başlayabiliriz. Denetim dronlarından ve türbinlerdeki sensörlerden elde edilen veriler, her türbinin sağlık değerlendirmelerinin yapılmasına yardımcı olabilir ve operatörlerin, enerji fiyatına bağlı olarak her bir türbini ne kadar çalıştırmaları gerektiği konusunda bilinçli kararlar almasına olanak sağlayabilir (eğer bu maliyete mal oluyorsa, bir türbini yüksek hızda çalıştırmanın bir anlamı yoktur) yarattığı gelirden daha fazla 'yaşam tüketimi').

Petrol ve doğal gazda, müşterilerimizin kritik yoldan zaman kaybetmesine ve çalışma süresini artırmasına yardımcı olmak için neredeyse gerçek zamanlı analizler yapıyoruz ve simülasyon teknolojisi olmadan bu mümkün olmazdı.

Sonuçta, eğer bir varlık sahibiyseniz, farklı veri kaynaklarının ve araçlarının nasıl birleştirilebileceğini düşünmenin önemli olacağını düşünüyorum. simülasyon teknolojisi Daha iyi iş sonuçları elde etmek için. Bu onların akıllarında değildi çünkü simülasyon gücü neredeyse gerçek zamanlı operasyonel ortamlarda kullanım için yeterince güçlü değildi, ancak bu durum artık dramatik bir şekilde değişti.

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