Titan、次世代の原子力モデルを可能にする

Tiffany Trader

オークリッジリーダーシップコンピューティング施設に設置された選り抜きのCrayシステム、Titanスーパーコンピュータに適した主要な研究分野のひとつは、エネルギー、特に原子力エネルギーである。この時点で、米国のエネルギーの約20％が原子力発電によって生成されている。多くの専門家はまた、化石燃料の排出量削減への公約を維持しつつ、この割合が増加が、我々の国家の増大するエネルギー需要を満たすための鍵であると言う。

軽水炉の高度なシミュレーション(CASL)のためのオークリッジ国立研究所のコンソーシアムの研究者は、最適な安全マージンを伴う豊富な原子力エネルギーの供給を確保するために取り組んでいる。この使命をサポートするために、彼らは既存の反応炉を改善し、より効率的な新型反応炉の設計を革新することの両方でモデリングおよびシミュレーション技術を使用している。

最も一般的なタイプの原子炉、軽水炉では、沸騰が全体的なプロセスに大きな役割を果たしている。燃料棒が水を加熱し、その水が蒸気を生成する。蒸気は、ついで電気を生成するタービンを通過する。多くの原子炉では、同じ水で燃料棒を冷却し、同様に沸騰し、蒸気を生成し、他では冷却水が沸騰を防止するために高い圧力下に維持しつつ、沸騰して蒸気を生成する低圧の中間段階が存在する。

科学者たちは、直接原子炉の効率性と安全性に結びついてるため、沸騰プロセスに非常に興味を持っている。沸騰したお湯は泡になり、そしてこれは研究の実際の対象である: 液体の水と水蒸気の一緒に混合することによって影響する気泡流、または乱流。

ノースカロライナ州立大学のIgor Bolotnovが率いる研究チームは、これらの乱泡流の流れを特徴づけ、予測可能点まで沸騰をシミュレートするために直接数値シミュレーション(DNS)をTitanを使用して実行している。これらの極めて集約的な計算は、Titanのスケーラブルなアーキテクチャと大きな総メモリに非常に適している。

まだ、米国で最も高速なスーパーコンピュータのTitanのようなシステムでさえ、このような複雑な多相流体力学のシミュレーションの課題は、研究者が沸騰プロセスの特定の段階をシミュレーションで近似をしなければならないようなものである。これらの「ショートカット」をするために許容できる場所を知ることが不可欠である。科学者たちは、最適化メッシュ制御と呼ばれる技術を使って、シミュレーションが行われている間にシミュレーションの特定の領域内でのグリッド解像度を自動的に調整することができる。

詳細なシミュレーションは、DNSシミュレーションよりもはるかに少ない計算コストの泡立った流れの新たに改良されたモデルの提案につながっているこれらのシステムにおける乱流の性質に関する基礎的データを提供する。この例は、Bolotnovのチームによって開発された並列流体ソルバー、PHASTAである。ソルバーは、どのように泡が形成され発達し、どのように周囲の液体に影響を与えたのかを研究するためにTitanの46,000のCPUコアのを利用するために使用された。

プロジェクトは、物理的な実験を超えたコンピュータモデリングの利点を強調している。DNSおよびスーパーコンピューティングの組み合わせは、研究者たちがコスト、時間および/またはリソースの観点からしばしば実現可能ではないと思われる物理的な実験でこれらの条件を変更する一方、迅速かつ容易に圧力や流れのような変数を変更することが出来る。

「私たちは、沸騰の挙動を予測できるようにしたいです。」とBolotnovは言った。「シミュレーションによって、任意の温度と任意の圧力を試すことができます。」

Bolotnovのチームは、新規および既存の両方の幾つかの原子炉設計に適したモデルを開発するために流れの解釈を使用している。

2013年4月3日発行の流体工学ジャーナルに掲載されている研究では、いかにコンピュータ•シミュレーションが発見プロセスを加速させるための基本であるかが反映されている。その見返りは、反応炉設計はより少ないコストでより速く市場に投入することができることである。

チームにとっての次のステップは、TitanのGPUを活用することが出来るPHASTAのバージョンを開発することである。これは、彼らが加圧水型原子炉構造のための混相流シミュレーションを実行することが可能になる。 GPUのサポートはまた、彼らが「近い将来」に行う事を目指している炉心全体をシミュレーションするという目標に近づくことだろう。