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西门子能源携手NVIDIA 为发电厂开发工业数位分身
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2021年11月18日 星期四

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NVIDIA日前表示,发电厂技术供应商西门子能源 (Siemens Energy),现正使用 NVIDIA Omniverse 平台来建立数位分身,以支援发电厂的预测性维护,每年将可省下 17 亿美元的经费。

西门子能源技术组合经理 Stefan Lichtenberger 表示:「NVIDIA 的开放平台加上符合物理原理的神经网路,为西门子能源带来了极大的价值。」

西门子能源提供复合循环电厂建造和检修保养服务,其中包括大型燃气轮机和蒸汽轮机。余热回收锅炉 (Heat recovery steam generators;HRSGs) 利用燃气轮机的废热,产生用于驱动蒸汽轮机的蒸汽。西门子能源表示此举使得发电厂的热力学效率提升超过 60%。

在余热回收锅炉的某些部分,蒸汽及水会腐蚀锅炉,进而影响到余热回收锅炉零件的使用寿命,若停机以进行维修保养,将会导致公用事业收入大减。

西门子能源估计,若是将业界平均规划的 5.5 天余热回收锅炉停机时间减少 10% (需要检查腐蚀造成的管道壁厚损失),每年将可省下 17 亿美元的经费。

西门子能源利用 NVIDIA 的技术发展一项全新的工作流程,借此能够在维持安全性的情况下,减少计画停机的频率。预先处理进水温度、压力、pH 值、燃气轮机功率和温度等即时资料,以计算水及蒸汽的压力、温度与速度。将压力、温度及速度等数据投入使用 NVIDIA Modulus 框架建立的物理机器学习模型,以即时精确模拟蒸汽和水如何流经管道。

接着在 NVIDIA Omniverse 中以视觉化技术呈现管道中的流动状况,Omniverse 为用于 3D 工作流程的虚拟环境模拟与协作平台,Omniverse 可扩大至跨多个 GPU 运行,帮助西门子能源即时掌握与预测腐蚀的综合影响性。

西门子能源利用在 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 上运行的 NVIDIA 软体框架,模拟热、水和其它条件对金属的长期腐蚀作用,以微幅调整其维护需求。利用机器学习模型更准确地预测维护工作,有助于减少维护检查的频率且不会存在故障风险。缩放规模后的 Modulus PINN 模型在 AWS Elastic Kubernetes Service (EKS) 上运行,其由具备 A100 GPU 的 P4d EC2 执行个体支援。

为每个余热回收锅炉建立计算流体动力学模型的过程中,每个模型需要花上长达八周的时间,才能估算出余热回收锅炉工厂管道内的腐蚀情况,且超过六百台设备有此需求。西门子能源透过 NVIDIA 加速工作流程,因此不用数周、只需数小时便能估算出腐蚀情况。

Lichtenberger 表示:「作为加速运算、人工智慧软体平台及模拟领域的领导者,NVIDIA 为西门子能源的工业数位孪生提供所需的规模和灵活性。」

關鍵字: 数位分身  西門子  NVIDIA 
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