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当然,这种精确的燃烧方式会导致一些其他问题,特别是火焰的不稳定。在燃烧室内部,火焰不稳定性可能会导致震耳欲聋的脉动声,包括由噪音引起的压力波,这些波动会影响燃机的性能。在最糟糕的情况下,他们可以在几分钟内烧穿燃烧室。为了完全弄清这些脉动形成的原因,GE设计团队高度重视,增加了新的检测设备,来研究它对未来产品的影响。
在2014年,GE的新燃气轮机在全尺寸试验时发生了一个这样的脉动,引起了研究者的关注。试验表明,这是一个在燃烧室设计测试中没有观测到的燃烧不稳定现象。虽然GE公司最终确定该燃烧不稳定水平对燃机后续的持续运行是完全可以接受的,但GE研究者希望了解其原因,调查能够帮助他们在未来设计中预测燃烧脉动的影响。
经过一系列的研究,GE工程师怀疑这是由于相邻燃烧器之间的相互作用引起的,但他们没法在物理试验中证明这一假设是否成立。由于试验设施气体流量的限制,GE在燃烧室的全温全压测试中只能一次安装一个燃烧器。即使公司可以测试多个燃烧器,燃烧器上测量手段有限,也限制了研究人员观测和理解火焰不稳定原因发生的过程。
对此,GE公司咨询了内部的计算机科学家团队,看是否能在高性能计算机上复现这个燃烧动荡的过程。最终GE的计算机科学团队,只用了不到一年的时间,利用美国能源部之前资助的部分技术储备,在2015年底就完成了一台新燃机的测试模型,并且证明了这个模型具有真正的预测能力。
该计算团队的带头人燕表示:“我们不知道我们是否能做到这一点。首先,我们需要复现在2014年出现的不稳定性现象,这就要求多个燃烧器的建模,这是我们之前从来没有做过的。然后,我们需要通过新模型的模拟测试来预测新设计的发电机组是否会发生燃烧不稳定,并处于一个怎样的水平。”
一旦这个项目成功,这种增强型的建模和仿真能力,可以加快了今后的产品开发周期,并能在GE新燃机设计早期就提供不少新的见解,而无需等到样机的物理测试后。然而GE的计算机科学团队很快面临了另一个障碍,燕和他的团队所需要的计算,远远超出了GE的内部能力。
2015年春,GE开始转向OLCF求助。最终,通过OLCF的超级计算机,燕和他的团队获得了一个每秒计算每秒2.7亿亿次的能力。
燕的团队还开始与Cascade技术密切合作,一个总部设在加利福尼亚州帕洛阿尔托的公司。 Cascade旗下的CHARLES是一个高保真的流动求解器大涡模拟,在被称为Navier-Stokes方程的流体流动方程接地的数学模型。使用该框架,CHARLES能够捕获燃烧过程中高速混合空气和燃料的复杂几何形状。该代码的高效算法,使其非常适合利用领导级的超级计算机来产生模拟PB级数据。
凭借先进的模型、新的模拟方法,燕的队伍最终接近了预设的目标,通过应用其方法,2015年的全尺寸燃气轮机试验测试过程中,模型的预测结果被一一证实,燕兴奋的表示:“结果令人振奋,GE的领导层现在对我们非常信任。”
这一新的功能还给GE在研究燃烧不稳定性上提供了更加清晰的画面,除了再现燃烧不稳定外,先进的模型还允许设计者放慢、放大燃烧物理过程到亚毫秒级。
再加上燃气轮机设计等方面本身的进步,最终的结果就是燃气轮机发电效率得到了超过1个百分点的涨幅,这也是GE和DOE的目标,即最终实现联合循环发电效率超过65%,这也将为客户每年节省数十亿美元,这是一次飞跃。此外,对于美国联合循环舰队来说,1%的效率提升,估计在未来20年将节省燃料将超过110亿美元。
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