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Siemens Gamesa攜手NVIDIA為風(fēng)力電廠創(chuàng)建基于物理信息的數(shù)字孿生

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解 ? 2022-03-28 09:34 ? 次閱讀
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在 NVIDIA Modulus 和 Omniverse 的支持下,這家可再生能源公司利用物理信息型機(jī)器學(xué)習(xí)模擬風(fēng)力電廠,將相關(guān)任務(wù)的速度提高到原本的 4000 倍。

Siemens Gamesa Renewable Energy 公司目前與 NVIDIA 攜手合作,為其風(fēng)力電廠(一組用于發(fā)電的風(fēng)力渦輪機(jī))創(chuàng)建基于物理信息的數(shù)字孿生。

該公司在全球各地?fù)碛袛?shù)千臺(tái)渦輪機(jī),通過(guò)清潔能源為學(xué)校、家庭、醫(yī)院和工廠提供照明。這些渦輪機(jī)的風(fēng)力發(fā)電總量超過(guò) 1000 億瓦特,足以每年為接近 8700 萬(wàn)個(gè)家庭供電。

Siemens Gamesa 風(fēng)力電廠的虛擬表現(xiàn)形式將使用 NVIDIA Omniverse和 Modulus構(gòu)建,這兩者共同構(gòu)成了 NVIDIA 的科學(xué)計(jì)算數(shù)字孿生平臺(tái)。

該平臺(tái)將幫助 Siemens Gamesa 加快計(jì)算速度、優(yōu)化電廠布局,與先前的設(shè)計(jì)相比,此平臺(tái)預(yù)計(jì)將使電廠的發(fā)電量提高 20%。

在 2020 至 2025 年期間,全球每年風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的安裝量可能會(huì)提高四倍,因此,盡可能增加每臺(tái)渦輪機(jī)的發(fā)電量比以往更加重要。

這個(gè)全球價(jià)值數(shù)萬(wàn)億美元的可再生能源行業(yè)正在積極利用數(shù)字孿生的力量,例如 Siemens Gamesa 的風(fēng)力電廠(全球現(xiàn)無(wú)其他同類電廠)就在利用這項(xiàng)技術(shù)推進(jìn)氣候研究并加速清潔能源轉(zhuǎn)型。

在全球清潔能源技術(shù)快速進(jìn)步的推動(dòng)下,如今在風(fēng)能和太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換系統(tǒng)中每投入的一美元所產(chǎn)生的電量要比十年前在同一系統(tǒng)上投入一美元時(shí)多 4 倍。從利潤(rùn)角度來(lái)看,這對(duì)過(guò)渡到更綠色環(huán)保的地球有著具有巨大的影響。

借助用于開(kāi)發(fā)物理信息型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的 AI 框架 NVIDIA Modulus,以及 3D 設(shè)計(jì)協(xié)作和世界模擬平臺(tái) Omniverse,研究人員現(xiàn)在可以通過(guò)比傳統(tǒng)方法快 4000 倍的速度進(jìn)行計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)模擬,并以高保真度查看模擬結(jié)果。

Siemens Gamesa 陸上數(shù)字產(chǎn)品組合經(jīng)理 Sergio Dominguez 表示:“Siemens Gamesa 與 NVIDIA 的合作意義非凡,意味著在計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)等復(fù)雜領(lǐng)域,我們?cè)谧钚?a target="_blank">算法開(kāi)發(fā)的計(jì)算速度和部署速度方面邁出了一大步?!?/p>

更大限度地提高風(fēng)力發(fā)電量

在風(fēng)力電廠中,將風(fēng)力渦輪機(jī)添加到另一個(gè)渦輪機(jī)旁邊會(huì)改變氣流并形成喚醒效果,也就是說(shuō)降低下游風(fēng)速,這會(huì)降低風(fēng)力電廠的發(fā)電量。

通過(guò)風(fēng)力電廠的 Omniverse 數(shù)字孿生,Siemens Gamesa 將能準(zhǔn)確模擬兩臺(tái)風(fēng)力渦輪機(jī)彼此相鄰布置時(shí),一臺(tái)渦輪機(jī)對(duì)另一臺(tái)產(chǎn)生的影響。

使用 NVIDIA Modulus 和在 GPU 上運(yùn)行的物理型機(jī)器學(xué)習(xí)模型,研究人員現(xiàn)在能夠超越傳統(tǒng)方法,以更快的速度運(yùn)行計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)模擬。通過(guò)基于 Reynolds 平均值的Navier-Stokes方程或大渦模擬等傳統(tǒng)方法,即使在 100 個(gè) CPU 構(gòu)成的集群上,也可能需要一個(gè)多月的時(shí)間才能完成模擬。

利用這種高達(dá) 4000 倍的提速,他們可以快速準(zhǔn)確地模擬喚醒效應(yīng)。

要實(shí)時(shí)分析和更大限度地減少潛在的喚醒效果,同時(shí)針對(duì)各種其他風(fēng)和氣候場(chǎng)景優(yōu)化風(fēng)力電廠,需要運(yùn)行成百上千次的迭代和模擬,而傳統(tǒng)上,這些迭代和模擬從時(shí)間和成本上來(lái)說(shuō)不具備可行性。

NVIDIA Omniverse 和 Modulus 使用基于低分辨率輸入的高保真度、高分辨率模型,準(zhǔn)確模擬多臺(tái)渦輪機(jī)之間的復(fù)雜交互。

原文標(biāo)題:GTC22 | Siemens Gamesa 利用 NVIDIA 數(shù)字孿生平臺(tái)進(jìn)行科學(xué)計(jì)算,加速清潔能源轉(zhuǎn)型

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審核編輯:湯梓紅

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