전세계 에너지 시장 발전소 기술의 선도기업인 지멘스 에너지(Siemens Energy)가 발전소의 예측 유지보수를 지원하는 디지털 트윈을 구축하기 위해 엔비디아 옴니버스 (Omniverse) 플랫폼를 사용하고 있다.

지멘스 에너지는 대형 가스터빈과 증기 터빈을 포함하는 복합 화력 발전소를 건설하고 솔루션을 제공하는 회사다. 배열회수보일러(HRSG)는 가스 터빈의 배기 열을 사용하여 증기 터빈을 구동하는 데 사용되는 증기를 생성하는데, 지멘스 에너지에 따르면 이 보일러는 발전소의 열역학적 효율성을 60% 이상 향상시킬 수 있다.

배열회수보일러의 일부 부분에서 증기와 물의 혼합물의 잔존은 부품의 수명에 영향을 끼치는 부식을 일으킬 수 있다. 유지 보수 및 수리를 위한 가동중단 시간은 회사의 수익 기회 상실로 이어진다.

지멘스 에너지는 부식으로 인한 보일러 파이프의 벽 손실 두께를 확인하는 데 필요한 업계 평균 계획된 가동중단 시간 5.5일을 10% 줄이면 연간 17억 달러를 절약할 수 있을 것으로 추정한다.

지멘스 에너지는 안전을 유지하면서 공장 가동중단 빈도를 줄이기 위한 새로운 워크플로우를 개발하기 위해 엔비디아의 기술을 적극 채택했다.

이는 물 유입구 온도, 압력, pH, 가스터빈 전력 및 온도와 같은 실시간 데이터를 사전 처리하여 물과 증기의 압력, 온도 및 속도를 계산하는 기술들을 포함한다. 압력, 온도 및 속도는 엔비디아 모듈러스(Modulus) 프레임워크로 생성된 물리적 머신러닝 모델에 입력돼 실시간으로 파이프를 통해 증기와 물이 흐르는 방식을 정확하게 시뮬레이션 한다.

이후, 파이프의 유동조건 상태는 3D 워크플로를 위한 가상 세계 시뮬레이션 및 협업 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 통해 시각화된다. 옴니버스는 다중 GPU 전반에 걸쳐 확장되어 지멘스 에너지가 실시간으로 부식의 총체적 영향을 이해하고 예측할 수 있도록 지원한다.

지멘스 에너지는 엔비디아 A100 텐서 코어(Tensor Core) GPU에서 실행되는 엔비디아 소프트웨어 프레임워크를 이용해 시간 경과에 따라 열, 물 및 기타 조건이 금속에 미치는 부식 효과를 시뮬레이션하고 있다.

이를 통해 지멘스는 유지보수 요구를 보다 정교하게 조정할 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 사용하여 유지보수를 보다 정확하게 예측하면 고장 위험 없이 유지보수의 빈도 또한 줄일 수 있다. 확장된 모듈러스 PINN 모델은 A100 GPU가 있는 P4d EC2 인스턴스로 지원되는 AWS 엘라스틱 쿠버네츠 서비스(EKS)에서도 실행됐다.

각 배열회수보일러에 대한 전산 유체 역학 모델을 구축한 보일러 플랜트의 파이프 내부 부식을 추정하는 데에는 각각 최대 8주가 소요된다. 이 프로세스는 대략 600개 이상의 역학 모델을 요하는데, 엔비디아 기술을 이용한 보다 빠른 워크플로를 통해 지멘스 에너지는 부식 예측을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있다.

엔비디아 옴니버스는 지멘스 에너지가 필요에 따라 잠재적으로 수천 개의 GPU에 액세스하여 전 세계적으로 디지털 트윈을 복제 및 배포할 수 있는 확장성이 뛰어난 플랫폼을 제공한다.

지멘스의 에너지 기술 포트폴리오 매니저 리히텐베르거(Stefan Lichtenberger)는 "가속 컴퓨팅, 인공지능(AI) 소프트웨어 플랫폼 및 시뮬레이션의 선구자인 엔비디아는 지멘스의 산업용 디지털 트윈에 필요한 규모와 유연성 모두를 제공한다"라며, "개방형 플랫폼과 물리 기반 신경망은 지멘스 에너지에 큰 가치를 제공한다.”고 말했다.

 

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