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Machine-Learning-Enhanced模拟可以减少材料生产的能源成本亚博网站下载

人工智能的突破可能会削减能源成本在材料生产。亚博网站下载

使无数的N95口罩保护数以百万计的美国人从COVID需要一个过程,不仅要求关注细节,而且需要大量的能量。许多材料在这些面具是由一亚博网站下载种叫做熔体吹的技术,在微小的塑料纤维纺在高温下,需要使用大量的能量。这个过程也可以用于其他产品,如炉过滤器,咖啡过滤器和尿布。

多亏了一个新的计算努力开创的美国能源部(DOE)的阿贡国家实验室与3 m和由美国能源部能源创新的高性能计算(HPC4EI)计划,研究人员发现新方法大大减少所需的能量融化吹N95口罩和其他应用程序所需的材料。亚博网站下载

目前,过程用于创建一个喷嘴旋转非织造材料生产高质量的产品,但它是能源密集型的。亚博网站下载每年产生大约300000吨melt-blown材料在世界范围内,每年需要大约245亚博网站下载瓦特小时的能量,大约数量由一个大型太阳能农场。通过使用阿贡超级计算资源对计算流体动力学模拟和机器学习技术,阿贡和3 m协作寻求减少20%的能源消耗在不影响材料质量。

熔体吹过程使用模挤压塑料在高温下。找到一个方法来创建相同的塑料部件在较低温度和压力动力机器学习搜索,阿贡计算科学家本杰明Blaiszik说,这项研究的一位作者。”这就像我们正在努力做一个披萨烤箱-;我们试图找到合适的尺寸,材料为我们的披萨的石头,和烹饪温度使用一种算法来减少能源的使用亚博网站下载量,同时保持味道一样的,”他说。

通过使用模拟和机器学习,阿贡国家实验室的研究人员可以运行成百上千的用例,一个指数改善之前的工作。”我们有能力调整模具几何参数,“Blaiszik说。”我们的模拟将使某人做一个项目在一个实际的工业设施,和我们的电脑可以告诉你关于它的实际应用潜力。”

模拟过程提供关键的见解,一个方法来评估参数的组合用于生成数据的机器学习算法。机器学习模型可以利用最终收敛于一个设计能够提供所需的能源节约。

因为生产新喷嘴的过程非常昂贵,从机器学习模型中得到的信息可以使材料的制造商来缩小到一组最优的设计。”Machine-learning-enhanced模拟廉价获得的最佳方式在适当的参数,如温度、材料组成、和压力来创建这些材料在高质量和更少的能量,亚博网站下载”Blaiszik说。

melt-blowing初始模型的过程是通过一系列的模拟运行开发阿贡的θ的超级计算机上执行领导计算设备(ALCF)计算流体动力学(CFD)软件OpenFOAM和收敛。ALCF是美国能源部科学办公室用户设施位于阿贡。亚博老虎机网登录

来源:https://www.anl.gov/

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