ALCE (software)
Software de marco de elementos finitos
ALCE
Autor(es) original(es)Derek Gastón
Desarrollador(es)Laboratorio Nacional de Idaho y colaboradores
Lanzamiento inicial10 de junio de 2008 ; hace 16 años ( 10 de junio de 2008 )
Sistema operativoLinux , Mac OS X , Unix
Disponible enC++
TipoAnálisis de elementos finitos
LicenciaLicencia LGPL
Sitio webmooseframework.inl.gov

MOOSE ( Multiphysics Object Oriented Simulation Environment ) es un marco de elementos finitos C++ orientado a objetos para el desarrollo de solucionadores multifísicos estrechamente acoplados del Laboratorio Nacional de Idaho . [1] MOOSE utiliza el paquete de solucionador no lineal PETSc y libmesh para proporcionar la discretización de elementos finitos.

Un aspecto clave del diseño de MOOSE es la descomposición de ecuaciones residuales en forma débil en términos separados, cada uno de los cuales está representado por núcleos de cómputo. La combinación de estos núcleos en residuos completos que describen el problema a resolver se realiza en tiempo de ejecución. Esto permite modificaciones como alternar mecanismos y agregar nueva física sin tener que volver a compilar. MOOSE viene con una amplia biblioteca de núcleos que proporcionan términos residuales para mecánica de sólidos , ecuaciones de Navier-Stokes , modelos de campo de fase y más.

MOOSE utiliza VTK para la visualización.

Fondo

El desarrollo de MOOSE en el Laboratorio Nacional de Idaho (INL) desde mayo de 2008 ha dado como resultado un enfoque único para la ingeniería computacional que combina la ciencia informática con una sólida descripción matemática subyacente de una manera única que permite a los científicos e ingenieros desarrollar herramientas de simulación de ingeniería en una fracción del tiempo requerido anteriormente. [2] El corazón de MOOSE es el núcleo. Un núcleo es una "pieza" de física . Para agregar nueva física a una aplicación creada con MOOSE, todo lo que se requiere es proporcionar un nuevo núcleo que describa la forma discreta de la ecuación. Por lo general, es conveniente pensar en un núcleo como un operador matemático , como un laplaciano o un término de convección en una ecuación diferencial parcial (PDE). Los núcleos se pueden intercambiar o acoplar para lograr diferentes objetivos de aplicación. Estos núcleos, que ahora se cuentan por cientos, permiten a un científico o ingeniero desarrollar una aplicación rápidamente.

Para una nueva aplicación, los núcleos existentes se seleccionan tal como están o se modifican según sea necesario y se "conectan". Una ecuación de advección - difusión - reacción tiene la misma forma matemática sin importar para qué aplicación se esté utilizando. Por lo general, solo es necesario definir la forma de los coeficientes o las dependencias de otros elementos físicos; rara vez es necesario construir núcleos completos desde cero. Con MOOSE, solo se requiere que el científico o ingeniero ( desarrollador de aplicaciones ) desarrolle el núcleo. MOOSE está diseñado para hacer todo lo demás por el desarrollador de aplicaciones, como la discretización de elementos finitos de las EDP, el solucionador no lineal y la computación paralela de alto rendimiento .

La idea de nombrar aplicaciones basadas en MOOSE en honor a especies animales autóctonas de Idaho se basa vagamente en el enfoque del Laboratorio Nacional de Los Álamos de los años 1970-1990 de nombrar sus códigos en honor a tribus y artefactos nativos americanos , como APACHE, CONCHAS y la serie de códigos KIVA . Actualmente hay más de veinte animales de aplicación basados ​​en MOOSE en diversas etapas de desarrollo, que van desde la obtención reciente de resultados preliminares hasta el reconocimiento nacional como esfuerzos de vanguardia (como BISON y MARMOT para actividades de modelado y simulación del rendimiento de combustibles).

Descripción

Simulación MOOSE/BISON: un trozo de una pastilla de combustible se ha desprendido (centro izquierda) debido a un defecto de fabricación o a un daño sufrido durante el transporte. La superficie dañada de la pastilla induce un estado de alta tensión en el revestimiento adyacente. Como resultado, las pastillas se calientan y se densifican antes de hincharse nuevamente debido a la acumulación de productos de fisión en su interior, lo que genera aún más tensión en el revestimiento de combustible circundante.

MOOSE es un entorno de desarrollo y ejecución para la solución de sistemas multifísicos que involucran múltiples modelos físicos o múltiples fenómenos físicos simultáneos. Los sistemas generalmente se representan (modelan) como un sistema de sistemas de ecuaciones diferenciales parciales no lineales completamente acoplados (un ejemplo de un sistema multifísico es el efecto de retroalimentación térmica sobre las secciones transversales neutrónicas donde las secciones transversales son una función de la transferencia de calor ). Dentro de MOOSE, el método Jacobian-Free Newton Krylov (JFNK) se implementa como un solucionador no lineal paralelo que naturalmente admite el acoplamiento efectivo entre sistemas de ecuaciones físicas (o núcleos). [3] Los núcleos de física están diseñados para contribuir al residuo no lineal, que luego se minimiza dentro de MOOSE. MOOSE proporciona un conjunto integral de capacidades de soporte de elementos finitos (libMesh) y proporciona adaptación de malla y ejecución paralela . El marco aprovecha en gran medida las bibliotecas de software del Departamento de Energía (DOE) y la Administración Nacional de Seguridad Nuclear (NNSA), como las capacidades de resolución no lineal del proyecto Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation ( PETSc ) o el proyecto Trilinos .

ELK (Biblioteca extendida de núcleos)

ELK es una biblioteca para núcleos comunes, condiciones de contorno y clases base de materiales. [4]

YAK (Otro núcleo más)

YAK es una biblioteca de acciones comunes, núcleos, condiciones de contorno y clases base de materiales para aplicaciones de transporte de radiación. YAK está actualmente vinculada con RattleSnake (transporte de radiación de Sn multigrupo), Pronghorn (difusión multigrupo) y Critter (retroalimentación de temperatura a escala de longitud múltiple).

Aplicaciones

BISONTE

BISON fue el primer "animal" de aplicación basado en MOOSE, y es un código de rendimiento de combustible nuclear basado en elementos finitos aplicable a una variedad de formas de combustible, incluidas las barras de combustible de reactores de agua ligera , partículas de combustible TRISO y combustible de barras y placas metálicas. [5] [6] [7] Resuelve las ecuaciones completamente acopladas de termomecánica y difusión de especies e incluye física de combustible importante, como la liberación de gas de fisión y la degradación de las propiedades del material con quemado. BISON se basa en el marco MOOSE [8] y, por lo tanto, puede resolver de manera eficiente problemas en geometrías axisimétricas bidimensionales o tridimensionales utilizando estaciones de trabajo estándar o computadoras grandes de alto rendimiento . Se implementan modelos de plasticidad , crecimiento por irradiación y fluencia térmica y por irradiación para materiales revestidos. También hay modelos disponibles para simular la transferencia de calor por espacio, el contacto mecánico y la evolución de la presión del espacio/ cámara con el volumen de la cámara, la temperatura del gas y la adición de gas de fisión. BISON también está acoplado a una capacidad de simulación de propiedades de material de campo de fase de mesoescala basada en MOOSE . [9] [10]

MARMOTA

MARMOT es un código de campo de fase basado en elementos finitos para modelar la evolución de la microestructura inducida por la irradiación . MARMOT predice el efecto del daño por radiación en la evolución de la microestructura, incluyendo la nucleación y el crecimiento de huecos, el crecimiento de burbujas, la migración de los límites de grano y la difusión y segregación de gases. Las ecuaciones de campo de fase se pueden acoplar con la conducción de calor y la mecánica de sólidos de ELK para considerar el efecto de los gradientes de temperatura y tensión en la evolución. Además, MARMOT calcula el efecto de la evolución de la microestructura en varias propiedades del material a granel, incluyendo la conductividad térmica y la porosidad . Una vez que se han calculado las propiedades a granel, se pueden pasar a BISON para una simulación del rendimiento del combustible. Este acoplamiento entre MARMOT y BISON se ha logrado en el código híbrido BARMOT. [11] [12] [13]

HALCÓN

FALCON se está desarrollando para permitir la simulación del comportamiento de fluido-roca estrechamente acoplado en yacimientos hidrotermales y de sistemas geotérmicos de ingeniería (EGS) , apuntando a la dinámica de estimulación de fracturas, flujo de fluidos, deformación de rocas y transporte de calor en un solo código integrado, con el objetivo final de proporcionar una herramienta que se pueda utilizar para probar la viabilidad de EGS en los Estados Unidos y en todo el mundo. [14] [15] [16] Las predicciones confiables del rendimiento del yacimiento de los sistemas EGS requieren un modelado preciso y robusto para los procesos térmicos-hidrológicos-mecánicos acoplados. Convencionalmente, este tipo de problemas se resuelven utilizando métodos de división de operadores , generalmente acoplando un simulador de flujo subterráneo y transporte de calor con un simulador de mecánica de sólidos a través de archivos de entrada. [17] [18] [19] [20] FALCON elimina la necesidad de utilizar métodos de división de operadores para simular estos sistemas, y la escalabilidad de las aplicaciones compatibles con MOOSE permite simular estos procesos estrechamente acoplados a escala del yacimiento, lo que permite examinar el sistema como un todo (algo que las metodologías de división de operadores generalmente no pueden hacer). [21] [22]

RATA

El transporte reactivo (RAT) se ha desarrollado para resolver problemas de transporte reactivo en medios porosos del subsuelo que involucran procesos físicos altamente acoplados de forma no lineal de flujo de fluidos , transporte de solutos , reacciones biogeoquímicas e interacciones medio-solución. Estos problemas son comunes en varios sistemas de ingeniería del subsuelo, como la remediación ambiental diseñada , los sistemas geotérmicos mejorados y el secuestro geológico de dióxido de carbono. Actualmente, la física que podría acoplarse en RAT incluye: flujo de fluido monofásico en medios porosos, transporte por advección , dispersión y difusión, reacción cinética acuosa, reacción de equilibrio acuoso, reacción cinética de precipitación/disolución de minerales y relación porosidad-permeabilidad de Carmen-Kozeny. [23] [24]

Este software no debe confundirse con la herramienta de análisis de reactores [25] (RAT), que es un conjunto de herramientas basado en ROOT [26] y GEANT4 [27] para simulaciones microfísicas de detectores de centelleo utilizados en experimentos de neutrinos y materia oscura, incluidos Braidwood, SNO+ y DEAP-3600.

RELAP-7

RELAP-7 es la herramienta de próxima generación en la serie de aplicaciones de análisis de sistemas/seguridad RELAP y se basa en el marco de desarrollo y entorno de ejecución MOOSE. [28] [29] RELAP-7 conservará y mejorará la capacidad de análisis básica de RELAP5. Las cuatro mejoras principales son 1) Un modelo de flujo de dos fases de siete ecuaciones bien planteado (presión de líquido, gas e interfaz) frente al modelo de flujo de seis ecuaciones mal planteado obsoleto (velocidad del sonido de mezcla no física) que se encuentra en RELAP5; 2) Aproximaciones numéricas mejoradas que dan como resultado una precisión de segundo orden tanto en el espacio como en el tiempo frente a las aproximaciones de primer orden en RELAP5; 3) Integración temporal acoplada estrechamente implícita para transitorios de larga duración, como proporcionar el comportamiento de la planta para evaluaciones del ciclo de combustible de vida completo ; y 4) la capacidad de acoplarse fácilmente a simuladores de núcleo multidimensionales que se están desarrollando en otros programas (NEAMS, CASL, ATR LEP). [30] [31] [32]

Berrendo

Pronghorn se desarrolló originalmente para la simulación del concepto de reactor de lecho de guijarros refrigerado por gas VHTR . Las capacidades actuales de Pronghorn incluyen flujo de fluido poroso acoplado transitorio y constante y conducción de calor en estado sólido con un modelo de difusión multigrupo estándar (es decir, de fuente fija, criticidad y dependiente del tiempo). [33] Las capacidades agregadas recientemente incluyen un esquema de aceleración no lineal para problemas de criticidad y un modelo termofluídico simple para el concepto de reactor prismático. Las capacidades futuras incluirán un tipo de modelo de flujo multifásico más avanzado (para estudiar los efectos de la capa límite térmica) y un modelo de transporte de radiación. La física se puede resolver en un espacio cartesiano tridimensional (x, y, z) o cilíndrico ( r, q, z ), con modelos de retroalimentación térmica adiabáticos y precursores . Este código ha sido validado contra el problema de referencia PBMR400. Utilizando Pronghorn, se han llevado a cabo simulaciones de eyección de barras para fluidos térmicos/neutrónica para reactores refrigerados por gas de lecho de guijarros y prismáticos y problemas de referencia LWR acoplados a neutrónica térmica simple. [34] [35]

Características

  • Solucionador multifísico totalmente acoplado y totalmente implícito
  • Física independiente de la dimensión
  • Paralelo automático (ejecuciones más grandes >100.000 núcleos de CPU)
  • El desarrollo modular simplifica la reutilización del código
  • Adaptabilidad de malla incorporada
  • Galerkin (DG) continuo y discontinuo (al mismo tiempo)
  • Diferenciación automática en modo directo para el cálculo de matrices jacobianas
  • Resoluciones multiescala paralelas intuitivas (ver videos a continuación)
  • Búsqueda geométrica paralela, independiente de la dimensión (para aplicaciones relacionadas con el contacto)
  • Interfaz gráfica de usuario flexible y conectable
  • ~30 interfaces conectables permiten la especialización de cada parte de la solución

Notas

  1. ^ "MOOSE Framework - Multifísica de código abierto". Laboratorio Nacional de Idaho . Consultado el 28 de marzo de 2013 .
  2. ^ [1] [ enlace roto ]
  3. ^ "Copia archivada" (PDF) . www.global-sci.com . Archivado desde el original (PDF) el 19 de marzo de 2013 . Consultado el 17 de enero de 2022 .{{cite web}}: CS1 maint: copia archivada como título ( enlace )
  4. ^ "Instrucciones MOOSE - EVOWiki". Icme.hpc.msstate.edu. 17 de abril de 2012. Archivado desde el original el 5 de marzo de 2016. Consultado el 11 de diciembre de 2012 .
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  6. ^ [2] [ enlace muerto ]
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Referencias

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  • Página de inicio de MOOSE
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