分析西门子能源使用 NVIDIA Omniverse 构建

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　　数字孪生能够为发电厂提供预测性维护，帮助公用设备供应商每年节省约17亿美元。家用[url=http:///www.siemens-energy.com/cn/zh.html]压缩机[/url]低功率场景转子式、活塞式为主，轻商场景涡旋式为主，大中型商业领域涡旋式、螺杆式、半封式活塞差异化竞争、特大型商业和工业场景离心式为主”的市场格局。[align=center]

                               
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　　西门子能源是全球万亿美元级能源市场中的一家领先发电厂技术供应商，该公司依靠NVIDIAOmniverse平台创建数字孪生，为发电厂的预测性维护提供支持。

　　西门子能源通过这一举措加入各行各业使用数字孪生升级运营的浪潮。比如在全球拥有31家工厂的宝马集团正在为其工厂建立多个工业数字孪生；爱立信正在采用Omniverse构建城市地区的数字孪生以帮助确定如何建设5G网络。

　　事上，根据GrandViewResearch的预测，到2028年全球数字孪生平台的市场规模将达到860亿美元。

　　西门子能源技术组合经理StefanLichtenberger表示：“NVIDIA的开放式平台以及融合了物理学的神经网络为西门子能源带来了巨大的价值。”

　　西门子能源能够进行联合循环电厂的建造和维护，其中包括大型燃气轮机和蒸汽轮机。热回收蒸汽发生器（HRSG）可以利用燃气轮机的废热产生用于驱动蒸汽轮机的蒸汽。西门子能源表示这将使发电厂的热力学效率提高60%以上。

　　在热回收蒸汽发生器的某些部分，蒸汽和水的混合物会导致腐蚀，进而影响热回收蒸汽发生器部件的使用寿命。而维护和修理所导致的停机时间会给公用事业公司造成收入损失。

　　西门子能源估计，使用热回收蒸汽发生器的行业平均计划停机时间是5.5天，如果将其减少10%（比如检查因腐蚀造成的管壁损失厚度等），每年将为公用事业公司节省17亿美元。

　　工业应用模拟

　　西门子能源正在使用NVIDIA技术开发一种新的工作流程，以减少计划停机频率并确保安全。该流程通过对进水温度、压力、pH值、燃气轮机功率和温度等时数据进行预处理，计算出水和蒸汽的压力、温度和速度。计算出的压力、温度和速度被发送至一个使用NVIDIAModulus框架创建的物理和机器学习模型中，以精确模拟蒸汽和水如何时流经管道。

　　之后通过用于3D工作流程的虚拟世界模拟和协作平台――NVIDIAOmniverse，将管道中的流动状况可视化。Omniverse可以进行多GPU扩展，这能够帮助西门子能源时了解和预测腐蚀所产生的综合影响。

　　加数字孪生的构建

　　西门子能源使用在NVIDIAA100TensorCoreGPU上运行的NVIDIA软件框架模拟高温、水和其他条件对金属的长期腐蚀作用，并根据结果微调维护需求。使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，同时避免故障风险。扩展后的ModulusPINN模型在AWSElasticKubernetesService（EKS）上运行，并由搭载了A100GPU的P4dEC2例支持。

　　如果为每台热回收蒸汽发生器建立计算流体动力学模型，需要长达八周的时间才能估计出热回收蒸汽发生器工厂管道内的腐蚀情况，且共有600多台设备都需要经历这个流程。通过使用NVIDIA技术，西门子能源能够加速工作流程，将估计腐蚀情况所需的时间从几周缩短到几小时。

　　NVIDIAOmniverse是一个具有高度可扩展性的平台，让西门子能源能够在全球范围内打造和部署数字孪生，并根据需要去访问高达数千个NVIDIAGPU。

　　Lichtenberger表示：“作为加速计算、AI软件平台和模拟领域的先行者，NVIDIA为西门子能源的工业数字孪生提供了所需的规模和灵活性。”