Разработка алгоритмической компоновки и программ для расчета многомасштабных процессов горения является актуальной междисциплинарной темой фундаментальных исследований, которая объединяет методы информационных технологий, механики многокомпонентных сплошных сред, химии и математического моделирования. Задача разработки алгоритмической компоновки и подбора программ для расчета многомасштабных процессов горения набирает актуальность с каждым годом в связи как с интенсивным развитием вычислительных методов и моделей, так и с увеличением современных возможностей суперкомпьютерных вычислений.
Практическая применимость разрабатываемых вычислительных моделей и методов охватывает проблемы энергетики, двигателестроения, взрывопожаробезопасности, а также интенсификации добычи полезных ископаемых с применением методов термохимического воздействия на пласт.
Основными проблемами, возникающими в процессе моделирования, являются: а) многомасштабность, не позволяющая проводить моделирование всех задействованных процессов на единых даже масштабируемых сетках; б) жесткость и большая размерность системы дифференциальных уравнений для описания химической кинетики, решение которой может занимать 80% процессорного времени. Данная статья представляет обзор уже проведенных исследований в ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН и анализ трудностей, с которыми столкнулись исследователи. В статье содержатся новые предложения по преодолению вычислительных трудностей и намечены пути их реализации.
Возможность решения проблем в части многомасштабности видится в применении подходов многоуровневого моделирования, при котором детальное решение задачи более мелкого масштаба обрабатывается и вносится в качестве элемента модели более крупного масштаба. Для решения проблемы сокращения времени интегрирования уравнений многостадийной химической кинетики актуальным трендом является применение нейросетевых подходов и методов в рамках разрабатываемых вычислительных моделей. Этот подход в настоящее время развивается сотрудниками отдела вычислительных систем совместно с коллективом Центра оптико-нейронных технологий ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН.
The development of algorithms and software for analyzing multiscale combustion processes is a relevant field of fundamental research that combines the methods of information technologies, mechanics of multicomponent continua, combustion chemistry, and simulation. It gains relevance year to year due to the intensive development of computational methods and models, and with the increase in supercomputing performance.
The applications of the proposed computational models and methods include energy, engine manufacturing, explosion and fire safety fields, as well as thermochemical mineral recovery stimulation methods.
The key simulation problems are a. the problem is multiscale: all the processes involved cannot be simulated with the same grid, even a scalable one; b. the rigidity and large dimensionality of the system of differential equations that describes chemical kinetics. Its solution may take up to 80 % of the processor time. This paper is an overview of the research conducted at the Scientific Research Institute for System Analysis and an analysis of the difficulties faced by the researchers. It also proposes new ways for overcoming the computational difficulties and give some implementation considerations.
To solve the multi-scale issue, multi-level modeling approaches can be used: a detailed solution to a smaller-scale problem is processed and introduced as a component of a larger-scale model. To reduce the integration time of the multi-stage chemical kinetics equations, the current approach is applying neural networks and methods to the existing computational models. This approach is currently being developed at the Department of Computing Systems in collaboration with the Center for Optical-Neural Technologies, SRISA.
Simulation Models for Solving Multiscale Combustion Problems
