Не требующие особого обслуживания высокоэффективные газовые турбины играют важную роль в этом переходе, повышая экономическую привлекательность электроэнергии, получаемой из природного газа. General Electric (GE), мировой лидер в области технологий промышленного производства электроэнергии и крупнейший в мире поставщик газовых турбин, считает производство электроэнергии на газе ключевым сектором роста своего бизнеса и практическим шагом к сокращению глобальных выбросов парниковых газов. При сжигании для получения электроэнергии природный газ выделяет половину углекислого газа, чем уголь.
Это также требует меньшего контроля за окружающей средой.«Передовая технология газовых турбин дает клиентам одну из самых низких установленных затрат на киловатт», — сказал Джо Ситено, менеджер по технологиям сжигания в GE Power. «Мы рассматриваем это как основу для увеличения производства электроэнергии во всем мире».Сверхмощные газовые турбины GE H-класса в настоящее время являются крупнейшими и наиболее эффективными газовыми турбинами в мире, способными преобразовывать топливо и воздух в электричество с КПД электростанции более 62 процентов в сочетании с паротурбинным генератором, установкой, известной как комбинированная. цикл. Для сравнения: сегодняшние электростанции простого цикла (только газотурбинные генераторы) работают с КПД от 33 до 44 процентов в зависимости от размера и модели.
GE постоянно ищет способы повысить производительность и общую ценность своей продукции. Повышение эффективности газовой турбины на один процент означает сэкономленные миллионы долларов на топливе для клиентов GE и сокращение выбросов углекислого газа в атмосферу.
Для электростанции мощностью 1 гигаватт повышение эффективности на 1 процент позволяет сократить выбросы углекислого газа на 17 000 метрических тонн в год, что эквивалентно удалению с дороги более 3500 автомобилей. Применение такого повышения эффективности для парка парогазовых установок США (примерно 200 гигаватт) позволит ежегодно экономить около 3,5 миллионов метрических тонн углекислого газа.В 2015 году стремление к повышению эффективности привело GE к решению одной из самых сложных проблем в науке и технике — нестабильности камер сгорания газовых турбин.
Путешествие привело компанию к суперкомпьютеру Titan в Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF), Научно-исследовательском центре Министерства энергетики США (DOE), расположенном в Национальной лаборатории DOE в Ок-Ридже.УравновешиваниеОдновременное повышение эффективности и сокращение выбросов турбин, работающих на природном газе, является тонким балансирующим действием. Это требует сложного понимания этих массивных машин для преобразования энергии — их материалов, аэродинамики и теплопередачи, а также того, насколько эффективно они сжигают или сжигают топливо.
Из всех этих факторов физика горения, пожалуй, самая сложная.В газовой турбине H-класса сгорание происходит в камерах длиной 6 футов при высокой температуре и давлении. Подобно автомобильному двигателю, имеющему несколько цилиндров, турбины GE H-класса имеют кольцо из 12 или 16 камер сгорания, каждая из которых способна сжигать почти три тонны топлива и воздуха в минуту при температуре горения, превышающей 1500 градусов Цельсия.
Экстремальные условия делают этот процесс одним из самых сложных для тестирования на газотурбинном заводе GE в Гринвилле, Южная Каролина.При более высоких температурах газовые турбины производят больше электроэнергии. Они также производят больше выбросов, таких как оксиды азота (NOx), группа химически активных газов, деятельность которых регулируется на уровне штата и федеральном уровне.
Чтобы уменьшить выбросы, технология сгорания GE Dry Low NOx смешивает топливо с воздухом перед его сжиганием в камере сгорания.«Когда топливо и воздух почти идеально смешаны, у вас самые низкие выбросы», — сказал Цзинь Ян, менеджер лаборатории вычислительного сгорания в Глобальном исследовательском центре GE. «Представьте себе 20 тягачей с прицепами, наполненных горючей топливно-воздушной смесью. Одна камера сгорания сжигает это количество каждую минуту. При этом она производит меньше, чем чашка чая (несколько унций) выбросов NOx».
Такое точное горение может привести к другим проблемам, особенно к нестабильному пламени. Внутри камеры сгорания нестабильность пламени может вызвать оглушительные акустические пульсации — по существу, вызванные шумом волны давления. Эти пульсации могут повлиять на работу турбины. В худшем случае они могут износить оборудование за считанные минуты.
По этой причине всякий раз, когда обнаруживается новая пульсация, понимание ее причины и прогнозирование того, может ли она повлиять на будущие продукты, становится первоочередной задачей для команды разработчиков.Пределы тестирования
В 2014 году одна такая пульсация привлекла внимание исследователей во время полномасштабных испытаний газовой турбины. Испытание выявило нестабильность горения, которая не наблюдалась во время испытаний конструкции камеры сгорания.
Компания определила, что уровни нестабильности приемлемы для продолжительной работы и не повлияют на работу газовой турбины. Но исследователи GE хотели понять ее причину, исследование, которое могло помочь им предсказать, как пульсации могут проявиться в будущих конструкциях.Компания подозревала, что пульсации возникли из-за взаимодействия между соседними камерами сгорания, но у них не было физического теста, способного подтвердить эту гипотезу. Из-за ограничений по расходу воздуха на предприятии GE может одновременно проверять только одну камеру сгорания.
Даже если компания сможет протестировать несколько камер сгорания, технология доступа и камеры в настоящее время ограничивает способность исследователей понять и визуализировать причины нестабильности высокочастотного пламени. Поэтому GE сделала ставку на моделирование и симуляцию с высокой точностью, чтобы выявить то, чего не могли сделать физические тесты.
Компания попросила свою команду ученых-вычислителей во главе с Яном посмотреть, сможет ли она воспроизвести нестабильность виртуально с помощью высокопроизводительных компьютеров. GE также попросила команду Яна использовать полученную модель, чтобы определить, могут ли пульсации проявиться в новом двигателе GE, основанном на технологии, финансируемом Министерством энергетики, который должен быть протестирован в конце 2015 года, менее чем через год. Затем GE предложила команде Яна в сотрудничестве с компанией-разработчиком программного обеспечения Cascade Technologies предоставить эти первые в своем роде результаты перед тестом 2015 года, чтобы продемонстрировать действительно прогностические возможности.
«Мы не знали, сможем ли мы это сделать», — сказал Ян. «Во-первых, нам нужно было воспроизвести нестабильность, проявившуюся в испытании 2014 года. Это потребовало моделирования нескольких камер сгорания, чего мы никогда не делали. Затем нам нужно было предсказать с помощью моделирования, появится ли эта нестабильность в новой конструкции турбины и на каком уровне. "Такие расширенные возможности моделирования и моделирования могут значительно ускорить будущие циклы разработки продуктов и могут предоставить GE новые сведения о характеристиках газотурбинных двигателей на ранних этапах процесса проектирования, а не после тестирования физических прототипов.Но GE столкнулась с другим препятствием.
Чтобы уложиться в сроки, Ян и его команда нуждались в вычислительной мощности, которая намного превышала внутренние возможности GE.Компьютерный прорывВесной 2015 года GE обратилась за помощью в OLCF.
В рамках программы промышленного партнерства OLCF Accelerating Competitiveness through Computational Excellence (ACCEL) команда Яна получила дискреционные полномочия директора на Titan, систему Cray XK7, способную выполнять 27 петафлопс, или 27 квадриллионов вычислений в секунду.Команда Яна начала тесно сотрудничать с Cascade Technologies, базирующейся в Пало-Альто, Калифорния, над расширением масштабов кода CHARLES Cascade. CHARLES — это решатель потоков с высокой точностью для моделирования крупных вихрей, математическая модель, основанная на уравнениях потока жидкости, известная как уравнения Навье-Стокса. Используя эту структуру, CHARLES способен улавливать высокоскоростное перемешивание и сложные геометрические формы воздуха и топлива во время сгорания.
Эффективные алгоритмы кода делают его идеально подходящим для использования суперкомпьютеров ведущего класса для создания петабайт данных моделирования.Решающая программа Cascade CHARLES может проследить свои технические корни до Центра исследований турбулентности Стэнфордского университета и исследовательских усилий, финансируемых в рамках программы Advanced Simulation and Computing Министерства энергетики США.
Многие из инженеров Cascade являются выпускниками этих программ. Хотя решающая программа CHARLES была разработана для решения таких задач, как моделирование высокоточного реактивного двигателя и прогнозирование шума сверхзвуковой струи, его никогда не применяли для прогнозирования динамики сгорания в такой сложной конфигурации, как система сгорания газовой турбины GE.
Используя 11,2 миллиона часов на Titan, члены команды Яна и команда инженеров Cascade выполнили прогоны моделирования, которые задействовали 8000 и 16000 ядер одновременно, что позволило повысить производительность кода в 30 раз по сравнению с исходным кодом. Санджиб Бозе из Cascade, выпускник программы стипендий Министерства энергетики по вычислительным наукам, внес значительный вклад в разработку приложений, модернизировав решатель потока реагирования CHARLES, чтобы он работал в пять раз быстрее на процессорах Titan.
Используя возможности создания массивно-параллельной сетки CHARLES — новую программную функцию, разработанную Cascade, — команда Яна создала мелкоячеистую сетку, состоящую из почти 1 миллиарда ячеек. Каждая ячейка делала снимки в микросекундном масштабе воздушно-топливной смеси во время турбулентного горения, включая диффузию частиц, химические реакции, теплопередачу и обмен энергией.
Работая со специалистом по визуализации OLCF Майком Мэтисоном, команда Яна разработала рабочий процесс для анализа данных моделирования и просмотра структуры пламени в высоком разрешении. К началу лета команда добилась достаточного прогресса, чтобы увидеть результаты: первое в истории моделирование динамической нестабильности с несколькими топками газовой турбины GE. «Для нас это был прорыв», — сказал Ян. «Мы успешно разработали модель, которая смогла повторить то, что мы наблюдали в тесте 2014 года».Новая возможность дала исследователям GE более четкую картину нестабильности и ее причин, которую невозможно было бы получить иначе. Помимо воспроизведения нестабильности, продвинутая модель позволила команде замедлить, увеличить масштаб и наблюдать физику горения на субмиллисекундном уровне, с чем не может сравниться ни один эмпирический метод.
«Эти симуляции на самом деле больше, чем эксперимент», — сказал Ситено. «Они предоставляют новые идеи, которые в сочетании с человеческим творчеством открывают возможности для улучшения дизайна в рамках практического цикла создания продукта».Имея передовую модель и новые методы моделирования, команда Яна приблизилась к финишу своей цели. Применяя свои новые методы к газовой турбине 2015 года, команда предсказала низкий уровень нестабильности в последней конструкции, который был приемлем для эксплуатации и не повлиял бы на производительность.
Эти результаты были подтверждены в ходе полномасштабных испытаний газовой турбины, подтвердив точность прогнозов новых методов моделирования, разработанных на Титане. «Это было очень интересно», — сказал Ян. «Руководство GE нам очень доверяет».Поскольку первоначальные сомнения вычислительной группы остались в далеком воспоминании, GE вошла в мир новых возможностей для оценки газотурбинных двигателей.
Путь впередПроверка ее высокоточной модели и предсказуемая точность ее новых методов моделирования дает GE возможность лучше интегрировать моделирование непосредственно в цикл разработки продукта. «Это открыло нам пространство для дизайна», — сказал Ян. «Мы можем рассматривать все виды идей, о которых никогда раньше не задумывались. Количество дизайнов, которые мы можем оценить, значительно выросло».По прогнозам Citeno, в сочетании с достижениями в других аспектах конструкции газовых турбин конечным результатом будет повышение эффективности на целый процентный пункт.
Это важно для цели GE и DOE по созданию электростанции с комбинированным циклом, работающей с КПД 65 процентов, что означает скачок, который приводит к экономии топлива в миллиарды долларов в год для клиентов. По оценкам, повышение эффективности парогазового парка США на 1 процент позволит сэкономить более 11 миллиардов долларов топлива в течение следующих 20 лет.«Миру отчаянно нужны газовые турбины с более высоким КПД, потому что в результате миллионы тонн углекислого газа не попадают в атмосферу», — сказал Ситено, отметив, что за последние 2 года более 50 процентов газовых турбин произведено на заводах GE. Завод Greenville экспортировался в другие страны. «Чем эффективнее становится технология, тем быстрее она будет принята во всем мире, что еще больше помогает уменьшить углеродный след в мире».
Внутренний опыт GE с вычислительными ресурсами мирового класса OLCF помогает компании понять и оценить ценность крупномасштабных высокопроизводительных вычислений, поддерживая аргументы в пользу будущих инвестиций во внутренние возможности GE. «Доступ к системам OLCF позволяет нам увидеть, что возможно, и снизить риски при принятии решений об инвестициях во внутренние вычисления», — сказал Ситено. «Мы можем показать нашему руководству конкретные примеры того, как передовое моделирование и имитация стимулируют разработку новых продуктов, вместо гипотетических диаграмм».Основываясь на своем успехе с использованием Titan, GE продолжает развивать свои возможности моделирования горения в рамках программы от 2016 года, выделенной Управлением передовых научных исследований Министерства энергетики США (ASCR) Leadership Computing Challenge, или ALCC. В рамках проекта Cascade, партнер GE, продолжает улучшать свой код CHARLES, чтобы он мог использовать преимущества ускорителей GPU Titan.
«Год назад это были расчеты на глаз», — сказал Ситено. «Мы не стали бы их делать, потому что не могли бы сделать их в разумные сроки, чтобы повлиять на дизайн продукта. Titan свернул это, сократив наш цикл обучения в 10 с лишним раз и дав нам ответы в течение месяца, на которые потребовалось бы в год собственными силами ".