一億セルのメッシュを有する工業規模の多分散反応性加圧流動層の36000CPUコアまでの超並列数値シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Neau Herve; Pigou Maxime; Fede Pascal; Ansart Renaud; Baudry Cyril; Merigoux Nicolas; Lavieville Jerome; Fournier Yvan; Renon Nicolas; Simonin Olivier

文献

J-GLOBAL ID：202002260036790348 整理番号：20A0879286

一億セルのメッシュを有する工業規模の多分散反応性加圧流動層の36000CPUコアまでの超並列数値シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Massively parallel numerical simulation using up to 36,000 CPU cores of an industrial-scale polydispersed reactive pressurized fluidized bed with a mesh of one billion cells

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巻： 366 ページ： 906-924 発行年： 2020年
JST資料番号： B0730A ISSN： 0032-5910 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

過去30年間,実験およびモデリング研究を,実験室から工業規模までの流動層反応器について行った。しかし,予測シミュレーションのために開発されたモデルの適用は,利用可能な計算能力と計算流体力学ソフトウェアの能力によって,十分に制限されており,十分なシミュレーションを扱うことができる。近年,両側面は著しい進歩を遂げており,現在,工業規模の多分散流動層反応器のNEPTUNE_CFDを用いた全スーパーコンピュータについて,超並列シミュレーションの実現可能性を実証している。オレフィン重合反応器のこのシミュレーションは,非定常Euler多流体アプローチを利用し,10億セルメッシュに依存する。これは,得られた精度がそのような大規模システムに対してまだ一致していないので,世界的な前提である。本研究の関心は2倍である。高性能計算(HPC)に関して,シミュレーションをセットアップするすべてのステップ,NEPTUNE_CFDによってそれを実行して,後処理結果はシミュレーションのスケールのために複数の難問を誘発した。シミュレーションは,スーパーコンピュータにおいて36000コアまでの1260を用いて行い,15ミリ秒のCPU時間を使用し,25秒のシミュレーション物理時間に対して200TBの生データを生成した。本論文は,このシミュレーションを扱うために適用された方法論を詳述し,また,プロファイリング,符号効率および分割法適合性に関する計算性能に焦点を合わせた。それ自体興味深いが,HPCチャレンジは,この高分解能シミュレーションが化学工学とCFDコミュニティに役立つので,本研究の唯一の目標ではない。実際に,この計算は,工業規模の反応器における複雑な流れに対して,現実的な方法で説明することを可能にする。予測した挙動を記述し,結果をサブグリッドモデルを開発するために後処理した。これらは,より粗いメッシュによる低コストシミュレーションを可能にし,一方,局所現象を含んでいる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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粉体工学 , 反応装置

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