В ТПУ рассказали о новом методе, позволяющем ускорить расчеты оптимального расположения отопительных систем. Технология может значительно сократить энергопотери и затраты на обогрев помещений.

Инновационный подход к моделированию тепловых потоков в помещениях предложил Александр Ни, научный сотрудник Томского политеха. Как рассказали в пресс-службе Российского научного фонда, метод заменяет сложные уравнения Навье-Стокса, требующие суперкомпьютеров (после расчета каждого шага — определенного отрезка времени — нужно решать уравнение неразрывности, то есть доказывать, что поток воздуха — сплошной, и предыдущее состояние воздуха связано с текущим), на адаптированное уравнение Больцмана. Новый подход позволяет провести вычисления на одной видеокарте — то есть с этим может справиться любой персональный компьютер.

Уравнение Больцмана проще вычислить, так как в нем не нужно решать уравнение неразрывности после каждого шага. Благодаря этому, используя предложенную модель, просчитать движение воздушных потоков можно приблизительно за полторы минуты на обычной видеокарте средней цены. Поэтому при учете затрат энергии на отопление инженеры смогут также учитывать движение воздушных потоков, и модель турбулентной естественной конвекции сможет заменить уравнение теплового баланса.

Разработка особенно актуальна для крупных коммерческих и промышленных объектов, где даже небольшая оптимизация может дать существенную экономию. Сейчас ученый работает над увеличением скорости расчетов.

«В перспективе мне хотелось бы увеличить скорость решения уравнения. Для этого нужно распределить расчетные точки по разным видеокартам: например, у нас есть миллион расчетных точек, в которых мы просчитываем изменение температуры. Можно сделать так, чтобы одна видеокарта считала 500 тысяч точек, а вторая — другие 500 тысяч, и таким образом увеличить скорость вычислений настолько, чтобы просчитывать динамику системы в реальном времени. Благодаря этому мы могли бы создавать цифровые двойники любых систем теплопотребления и смотреть за динамикой тепловых потоков, например, в машинном цеху во время выполнения операций. Это позволило бы предупреждать аварии, а если они случаются — понимать, в чем причина, и быстро их устранять», — говорит руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Александр Ни, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник проблемной научно-исследовательской лаборатории электроники, диэлектриков и полупроводников Томского политехнического университета.

Разработка ведется при поддержке Российского научного фонда (грант № 24-71-00009), результаты опубликованы в Chinese Journal of Physics.

Фото Александра Ни

Lx: 2648