王 琳,李玉星,朱建魯,王婭婷,盛歡歡,王武昌

(中國石油大學(xué)儲運(yùn)與建筑工程學(xué)院,山東青島 266580)

LNG冷箱中降溫過程的動態(tài)模擬并行計(jì)算

王 琳,李玉星,朱建魯,王婭婷,盛歡歡,王武昌

(中國石油大學(xué)儲運(yùn)與建筑工程學(xué)院,山東青島 266580)

由于單核計(jì)算無法承擔(dān)LNG冷箱中降溫過程動態(tài)模擬的高負(fù)荷,采用共享內(nèi)存模式下的對稱多核并行計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)帶預(yù)冷的氮膨脹液化流程中冷箱降溫過程的動態(tài)模擬。動態(tài)模型中,板翅式換熱器采用一維模型,壓縮機(jī)、膨脹機(jī)和節(jié)流閥按穩(wěn)態(tài)元件處理;并行方法中,根據(jù)并行機(jī)特征和液化流程特點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算單元的劃分及邊界耦合,利用路障對每個(gè)積分步進(jìn)行同步控制,通過顯式的函數(shù)調(diào)用進(jìn)行單元間通信。將模擬結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,驗(yàn)證動態(tài)模型和并行方法的合理性。模擬結(jié)果表明:工質(zhì)的降溫速率主要取決于膨脹機(jī)多變效率;該并行方法使模擬進(jìn)程加速23倍,計(jì)算結(jié)點(diǎn)效率是單核計(jì)算的3.83倍。

天然氣液化;冷箱降溫;動態(tài)模擬;多指令流多數(shù)據(jù)流;多核;并行計(jì)算

天然氣液化工藝中,天然氣從常溫冷卻到液化溫度,需要通過多次的熱交換,這些換熱過程主要通過冷箱內(nèi)不同溫度級別的換熱器來完成[1]。帶預(yù)冷的氮膨脹液化流程中,冷箱中工質(zhì)降溫過程的動態(tài)模擬須進(jìn)行預(yù)冷制冷劑、氮?dú)庵评鋭┖驮蠚?種工質(zhì)的物性計(jì)算,以及單相換熱、沸騰換熱和冷凝換熱3種方式的換熱計(jì)算[2],且物性參數(shù)、換熱特性隨時(shí)間變化;多股流板翅式換熱器通道排列,傳熱過程復(fù)雜,計(jì)算繁復(fù)[3];而多級串聯(lián)換熱裝置的結(jié)構(gòu)單元多,流程復(fù)雜,進(jìn)一步增加了動態(tài)數(shù)值模擬的復(fù)雜性和計(jì)算量。由于受計(jì)算機(jī)CPU頻率和存儲器訪問速度的限制[4],單核計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能達(dá)到極限,無法滿足動態(tài)數(shù)值模擬的需要。并行計(jì)算是解決大數(shù)據(jù)量數(shù)值計(jì)算耗時(shí)過長的重要途徑,其基礎(chǔ)研究在計(jì)算數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域開展較早[5]。計(jì)算流體力學(xué)領(lǐng)域的并行計(jì)算技術(shù)應(yīng)用研究取得了很多成果,科研人員在計(jì)算機(jī)集群網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,結(jié)合并行機(jī)性能特征、應(yīng)用程序執(zhí)行特點(diǎn)和實(shí)際物理模型特征,將一批串行計(jì)算程序改造為并行計(jì)算程序,解決了工程設(shè)計(jì)中的一些關(guān)鍵氣動力問題[6-9]。但是,計(jì)算機(jī)集群分布式存儲的特點(diǎn)對通信網(wǎng)絡(luò)和并行機(jī)性能要求很高,且存在通信開銷大的缺點(diǎn)。因此,筆者根據(jù)帶預(yù)冷的氮膨脹液化流程中冷箱的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和計(jì)算機(jī)性能特征采用一種共享內(nèi)存模式下的對稱多核并行計(jì)算方法進(jìn)行冷箱降溫動態(tài)模擬的多核并行計(jì)算,對動態(tài)模擬結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析,并對并行計(jì)算性能進(jìn)行測試。

1 數(shù)學(xué)模型及數(shù)值方法

冷箱降溫動態(tài)模擬過程中采用Peng-Robinson狀態(tài)方程和van der Waals單流體混合規(guī)則進(jìn)行工質(zhì)的相平衡及物性計(jì)算。

1.1 板翅式換熱器

采用一維模型,并假設(shè):流動穩(wěn)定,換熱器無漏熱,無流動方向的導(dǎo)熱。動量方程中忽略慣性項(xiàng)與對流項(xiàng),忽略重力沖量,簡化為摩擦力與壓力沖量的關(guān)系式。熱流控制方程[2]經(jīng)簡化后如下:

質(zhì)量方程為

式中,ρh為熱流體密度,kg·m-3;t為時(shí)間,s;uh為速度,m·s-1;z為長度,m。

動量方程為

式中,ph為熱流體壓力,Pa;Dh為水力直徑,m;λh為摩阻系數(shù)。

能量方程為

式中,Ah為橫截面積,m2;hh為熱流比焓,J·kg-1;Qh為熱流體換熱量,J·s-1。

同理可得相同形式的冷流動態(tài)模型。

隔板能量方程為

式中,ρw為隔板密度,kg·m-3;Aw為隔板橫截面積, m2;Tw為隔板溫度,K;cp,w為隔板質(zhì)量定壓熱容,J· kg-1·K-1;Qc為冷流體換熱量,J·s-1。

式(3)、(4)和冷流的能量方程組成了板式換熱器的動態(tài)換熱控制方程,對其進(jìn)行求解可以得到板翅式換熱器的動態(tài)參數(shù),具體的離散和求解過程見文獻(xiàn)[10]。

1.2 壓縮機(jī)和膨脹機(jī)

壓縮機(jī)和膨脹機(jī)的響應(yīng)時(shí)間與換熱器相比要小很多,按穩(wěn)態(tài)元件處理。帶預(yù)冷的氮膨脹液化流程中,壓縮機(jī)為預(yù)冷循環(huán)和氮?dú)庵评溲h(huán)提供動力,膨脹機(jī)是主要的制冷元件。壓縮機(jī)與膨脹機(jī)的熱力學(xué)過程相反,原理相似,熱力學(xué)模型形式相同。壓縮機(jī)特性方程[11]如下:

多變壓縮功為

出口溫度為

多變效率為

式中,Hpol為多變壓頭,J·kg-1;ηpol為多變效率;m為多變指數(shù);R為氣體常數(shù),J·mol-1·K-1;cp為質(zhì)量定壓熱容;下角標(biāo)1代表入口狀態(tài),2代表出口狀態(tài)。

1.3 節(jié)流閥

節(jié)流閥的節(jié)流過程近似等焓過程,響應(yīng)時(shí)間短,同樣按穩(wěn)態(tài)元件處理。節(jié)流閥安裝在冷箱的原料氣出口,用于節(jié)流LNG,降低其壓力,便于儲存。節(jié)流閥特性方程[12-13]為

式中,W為質(zhì)量流量,kg·s-1;Af為閥門過流面積,m2;Kv為流量系數(shù);ζ為閥門開度;C0～C4為常數(shù)。

2 冷箱降溫動態(tài)模擬的并行方法

高效并行算法的研究必須與具體的機(jī)器特征、物理過程特點(diǎn)相結(jié)合。本文中動態(tài)模擬計(jì)算均在DELL Precision Work Station T7500 Tower上進(jìn)行,處理器為Intel Xeon X5675@3.07 GHz(六核);天然氣(原料氣)降溫主要通過冷箱內(nèi)的6個(gè)串聯(lián)板翅式換熱器完成,流程如圖1所示。高溫原料氣通過6個(gè)換熱器逐級降溫至液化溫度,而氮?dú)庵评鋭┩ㄟ^膨脹機(jī)對外做功為原料氣液化提供冷量,制冷劑和原料氣通過換熱器進(jìn)行熱交換。

圖1 冷箱系統(tǒng)工藝流程及計(jì)算單元劃分Fig.1 Process flow diagram of cold box and division of computing units

2.1 板翅式換熱器的結(jié)構(gòu)參數(shù)與網(wǎng)格劃分

6個(gè)板翅式換熱器的翅片參數(shù)相同:翅片厚度、高度、間距和有效寬度分別為0.20、6.40、1.40 mm 和0.50 m。采用簡化后的一維模型進(jìn)行板翅式換熱器的動態(tài)傳熱計(jì)算。圖2以單元2為例給出了板翅式換熱器的流道分布與求解區(qū)域劃分,在邊界網(wǎng)格上進(jìn)行信息的接收與發(fā)送。冷箱中板翅式換熱器參數(shù)見表1。

圖2 板翅式換熱器(單元2)流道分布及求解區(qū)域劃分Fig.2 Channel arrangement of plate-fin heat exchanger(unit 2)and grid division

表1 冷箱中板翅式換熱器參數(shù)Table 1 Parameters of plate-fin heat exchangers in cold box

由于板翅式換熱器通道多,結(jié)構(gòu)參數(shù)多,即便采用一維網(wǎng)格進(jìn)行動態(tài)計(jì)算,計(jì)算量也相當(dāng)巨大。如果將6個(gè)換熱器串聯(lián)的冷箱降溫過程動態(tài)模擬計(jì)算集中在一個(gè)程序中進(jìn)行,計(jì)算任務(wù)只被分配在1個(gè)處理器(計(jì)算核心)上,其余5個(gè)處理器閑置,多核CPU并不能發(fā)揮其性能,無法提高計(jì)算速度。因此,實(shí)現(xiàn)冷箱中降溫過程動態(tài)模擬的多核并行計(jì)算是提高計(jì)算速度的有效途徑。

2.2 計(jì)算單元劃分

根據(jù)液化流程的特點(diǎn)將冷箱降溫動態(tài)計(jì)算模型劃分為6個(gè)計(jì)算單元,各計(jì)算單元通過接收端和發(fā)送端進(jìn)行通信。圖1給出了計(jì)算單元的劃分方法和物流參數(shù)的通信方式,通過主進(jìn)程的控制將6個(gè)計(jì)算單元的計(jì)算任務(wù)分配到6個(gè)處理器上,并進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的同步控制和單元間的通信,從而實(shí)現(xiàn)流程模擬的分單元計(jì)算和邊界耦合。

2.3 并行計(jì)算模式

通過計(jì)算單元的劃分和計(jì)算任務(wù)的分配使動態(tài)模擬的并行計(jì)算方法與多核CPU相匹配,形成如圖3中多指令流多數(shù)據(jù)流(multiple instruction multiple data,MIMD)的體系結(jié)構(gòu)。每個(gè)計(jì)算單元執(zhí)行的子進(jìn)程對應(yīng)一個(gè)處理器結(jié)點(diǎn),各進(jìn)程具有獨(dú)立的堆棧和代碼段,可獨(dú)立執(zhí)行。利用同步路障對每個(gè)積分步進(jìn)行同步控制,使進(jìn)程間的通信同步,進(jìn)程之間的通信通過共享內(nèi)存中顯式的函數(shù)調(diào)用來完成。

圖3 多核并行計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)Fig.3 Architecture of multi-core parallel computation

圖4給出了動態(tài)模擬的多核并行計(jì)算流程圖。其中,參數(shù)設(shè)置:在并行程序的用戶界面上輸入動態(tài)計(jì)算的自定義參數(shù)(總步數(shù)N、步長s、模型保存的間隔時(shí)間Si、動態(tài)操作參數(shù)等)。

圖4 多核并行計(jì)算流程圖Fig.4 Flowchart of multi-core parallel computation

程序運(yùn)行步驟:

(1)讀取自定義參數(shù);對計(jì)算單元Unit1～Unit6賦初值;初始化已計(jì)算步數(shù)i和動態(tài)操作編號j。

(2)同步路障計(jì)數(shù)器初始化。

(3)判斷已完成計(jì)算步數(shù)是否達(dá)到用戶設(shè)置;若是,則計(jì)算結(jié)束;若否,則各計(jì)算單元同時(shí)開始第i步計(jì)算。

(4)利用集中式同步路障計(jì)數(shù)器對各計(jì)算單元的進(jìn)程進(jìn)行同步控制,已完成第i步計(jì)算的進(jìn)程阻塞,直至所有進(jìn)程完成第i步計(jì)算。

(5)保存計(jì)算單元Unit1～Unit6的第i步計(jì)算結(jié)果;計(jì)算單元Unit1～Unit6的各進(jìn)程間通信;用已計(jì)算步數(shù)i計(jì)數(shù)。

(6)判斷是否到達(dá)模型保存時(shí)間;若是,保存模型;若否,不保存。

(7)判斷是否到達(dá)動態(tài)操作時(shí)刻;若是,則在計(jì)算單元內(nèi)進(jìn)行操作參數(shù)設(shè)置;若否,則不進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。

(8)同步路障計(jì)數(shù)器初始化;循環(huán)進(jìn)入下一步,直至完成所有超步(同步的周期)。

3 計(jì)算結(jié)果分析

利用小型撬裝天然氣液化裝置進(jìn)行冷箱降溫過程的試驗(yàn)研究,試驗(yàn)系統(tǒng)詳見文獻(xiàn)[14]?？紤]到試驗(yàn)的安全性,采用氮?dú)庾鳛樵蠚獯嫣烊粴膺M(jìn)行液化。試驗(yàn)過程中的主要操作為氮?dú)鈮嚎s機(jī)的啟動,動態(tài)模擬過程中通過設(shè)置冷箱入口的氮?dú)鈮毫砟M。氮?dú)鈮嚎s機(jī)出口壓力變化情況:時(shí)刻分別為0、0.25、0.50、0.78、1.39、1.75、2.25、3.50 h時(shí)對應(yīng)的壓力為191.09、230.16、573.87、772.28、843.1、935.29、1 004.88、1 110.5 kPa。

圖5為冷箱降溫過程中原料氣、氮?dú)庵评鋭┫到y(tǒng)中試驗(yàn)溫度與模擬值對比。由圖5可見,模擬結(jié)果與試驗(yàn)值在大多數(shù)節(jié)點(diǎn)上吻合較好,驗(yàn)證了并行計(jì)算中應(yīng)用的數(shù)學(xué)模型的合理性,板翅式換熱器等設(shè)備的特性參數(shù)設(shè)置準(zhǔn)確,物性、換熱系數(shù)等參數(shù)計(jì)算準(zhǔn)確,單元劃分、路障同步等并行方法合理。

R22預(yù)冷后的原料氣(圖5(b)中M1)溫度先上升后下降。這是由于初始時(shí)刻整個(gè)冷箱溫度約為0℃,啟動氮?dú)鈮嚎s機(jī)后,其排氣溫度較高,經(jīng)水冷后溫度下降到20℃,進(jìn)入冷箱后對換熱器頂部流體有加熱效果,隨著預(yù)冷機(jī)組和膨脹機(jī)的啟動,R22(二氟一氯甲烷)和低溫氮?dú)庥质估湎漤敳康臏囟冉档?因此M1的溫度呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。

節(jié)流后的原料氣(圖5(b)中M5)試驗(yàn)溫度與模擬值相異。模擬過程中,根據(jù)壓差計(jì)算流量,節(jié)流閥后的壓力設(shè)為定值,2.75 h后節(jié)流閥出液,因此,模擬結(jié)果中原料氣節(jié)流后溫度從此保持不變。而試驗(yàn)中由于原料氣壓力不穩(wěn)定,節(jié)流閥后的分離器壓力是變化的,從而造成試驗(yàn)結(jié)果與模擬值的差異。

圖6為通過模擬計(jì)算得到的膨脹機(jī)多變效率變化曲線。綜合分析可知:冷箱降溫過程中隨著膨脹機(jī)溫度降低和入口壓力升高,其多變效率不斷增加;在高、低溫膨脹機(jī)的進(jìn)出口壓力基本一致的情況下,高溫膨脹機(jī)(膨脹機(jī)1)進(jìn)出口溫差不斷增加,低溫膨脹機(jī)(膨脹機(jī)2)溫差基本不變的情況(圖5)與圖6中高溫膨脹機(jī)多變效率不斷增加而低溫膨脹機(jī)多變效率基本不變的情況相符。上述分析表明:膨脹機(jī)的多變效率決定了冷箱降溫過程中物流的溫降速率,而多股流換熱過程的影響較為次要。因此,可以通過提高膨脹機(jī)(特別是高溫膨脹機(jī))的多變效率或多變效率的增加速率來優(yōu)化冷箱的降溫速度,但為了防止換熱器的熱應(yīng)力破壞,應(yīng)保證降溫速率在30℃/h以內(nèi)。

圖5 并行計(jì)算的氮?dú)庵评鋭┘霸蠚鉁囟扰c試驗(yàn)值對比Fig.5 Comparison of temperature curves of parallel computation and experiment results of nitrogen refrigerant and natural gas

圖6 模擬過程中膨脹機(jī)多變效率變化曲線Fig.6 Variations of polytropic efficiency of expanders in simulation

4 并行計(jì)算性能測試

采用時(shí)間比率f(n,M)、加速比S(n,M)和結(jié)點(diǎn)效率因子e(n,M)對并行計(jì)算性能進(jìn)行評價(jià),定義分別為

式中,tphy為物理過程的實(shí)際時(shí)間;tsim為模擬計(jì)算用時(shí);n為計(jì)算結(jié)點(diǎn)(核心)數(shù)目;M為計(jì)算規(guī)模,用網(wǎng)格數(shù)表示;f(n,M)為n個(gè)核心并行計(jì)算的時(shí)間比率;f(1,M)為最優(yōu)單核串行計(jì)算的時(shí)間比率。

時(shí)間比率是實(shí)際物理現(xiàn)象時(shí)間與模擬計(jì)算時(shí)間的比值,反映計(jì)算速率的快慢;加速比表示并行計(jì)算與串行計(jì)算時(shí)間比率的比值,反映并行計(jì)算的加速倍率;結(jié)點(diǎn)效率因子e(n,M)表示并行計(jì)算加速比與計(jì)算結(jié)點(diǎn)數(shù)的比值,反映并行計(jì)算中計(jì)算結(jié)點(diǎn)效率提高的倍數(shù)。

在冷箱降溫動態(tài)模擬計(jì)算過程中采用單核串行計(jì)算對5 h的降溫過程進(jìn)行模擬,最快需要7 d;而采用六核并行計(jì)算7.25 h內(nèi)即可完成。并行計(jì)算加速比為23,計(jì)算核心的平均效率提高為原來的3.83倍。表2為單核串行計(jì)算和多核并行計(jì)算的性能測試結(jié)果對比。

表2 串、并行計(jì)算性能對比Table 2 Performance comparison of parallel and serial computation

5 結(jié)論及應(yīng)用前景

(1)模擬結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合程度較好,驗(yàn)證了動態(tài)模型的準(zhǔn)確性和并行方法的合理性。

(2)LNG冷箱中工質(zhì)的降溫速率主要取決于膨脹機(jī)的多變效率,多股流換熱過程的影響較為次要。

(3)并行計(jì)算使模擬進(jìn)程加速23倍,計(jì)算結(jié)點(diǎn)效率是單核計(jì)算的3.83倍,并行計(jì)算性能優(yōu)越。

(4)分單元計(jì)算、邊界耦合的并行方法是解決大數(shù)據(jù)量動態(tài)模擬計(jì)算的有效途徑,而高效并行計(jì)算技術(shù)的研發(fā)必須與并行機(jī)性能、應(yīng)用程序執(zhí)行特點(diǎn)和實(shí)際物理模型特征相結(jié)合。

本文的并行方法不拘泥于單機(jī)多核環(huán)境,可以擴(kuò)展到計(jì)算機(jī)集群環(huán)境下進(jìn)行并行計(jì)算,但應(yīng)注意異構(gòu)環(huán)境中的負(fù)載平衡和通信開銷問題。

[1] 顧安忠.液化天然氣技術(shù)手冊[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010:474-484.

[2] 王坤,徐風(fēng)雨,李紅艷,等.小型MRC天然氣液化裝置中板翅式換熱器動態(tài)特性仿真研究[J].低溫工程, 2007,157(3):44-49.

WANG Kun,XU Fengyu,LI Hongyan,et al.Dynamic performance simulation of plate-fin heat exchangers in small scale MRC-LNG plant[J].Cryogenics,2007,157 (3):44-49.

[3] 王松漢.板翅式換熱器的電子計(jì)算機(jī)計(jì)算[J].石化技術(shù),1980(3):367-380.

WANG Songhan.The electronic computer calculation of plate-fin heat exchanger[J].Petrochemical Industry Technology,1980(3):367-380.

[4] 周偉明.多核計(jì)算與程序設(shè)計(jì)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2009.

[5] 胡峰,胡保生.并行計(jì)算技術(shù)與并行算法綜述[J].電腦與信息技術(shù),1999(5):47-59.

HU Feng,HU Baosheng.Parallel computing technology and parallel algorithms review[J].Computer and Information Technology,1999(5):47-59.

[6] 李津,李忠澤,朱自強(qiáng),等.分區(qū)并行跨聲速流的計(jì)算[J].空氣動力學(xué)學(xué)報(bào),1998,16(3):374-378.

LI Jin,LI Zhongze,ZHU Ziqiang,et al.The parallel computation of transonic flow[J].Acta Aerodynamica Sinica,1998,16(3):374-378.

[7] 朱自強(qiáng),麻曉波,付鴻雁,等.流場分析和設(shè)計(jì)的并行計(jì)算[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2003,3(6):582-587.

ZHU Ziqiang,MA Xiaobo,FU Hongyan,et al.Parallel computation of flow field analysis and design[J].Science Technology and Engineering,2003,3(6):582-587.

[8] 周乃春,鄧有奇,楊其德.戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈繞流流場并行計(jì)算[J].空氣動力學(xué)學(xué)報(bào),2002,20(sup l):64-69.

ZHOU Naichun,DENG Youqi,YANG Qide.Parallel computation of tactical missile[J].Acta Aerodynamica Sinica,2002,20(sup l):64-69.

[9] 溫建華,朱自強(qiáng),吳宗成,等.基于N-S方程串并行計(jì)算的機(jī)翼優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2008,34(2):127-130.

WEN Jianhua,ZHU Ziqiang,WU Zongcheng,et al. Wing's optimization design using serial and parallel computations based on N-S equations[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2008,34(2): 127-130.

[10] 徐益峰,蔡祖恢.平行流多流體板翅式換熱器的動態(tài)數(shù)學(xué)模型[J].化工學(xué)報(bào),1998,49(6):721-728.

XU Yifeng,CAI Zuhui.Research on dynamic model of multi-fluid plate-fin heat exchangers[J].Journal of Chemical Industry and Engineering,1998,49(6):721-728.

[11] 錢錫俊,陳弘.泵和壓縮機(jī)[M].東營:中國石油大學(xué)出版社,2007:127-131.

[12] 柯明純.液壓馬達(dá)和電液比例節(jié)流閥性能分析與測試的研究[D].杭州:浙江大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院,2006.

KE Mingchun.Study on performance analysis and testing of hydraulic motor and electro-hydraulic proportional throttle[D].Hangzhou:The Institute of Mechatronic Control Engineering of Zhejiang University,2006.

[13] 丁延鵬.天然氣管輸系統(tǒng)快瞬變流動特性研究[D].青島:中國石油大學(xué)儲運(yùn)與建筑工程學(xué)院,2011.

DING Yanpeng.Study on the characteristics of fast transients in natural gas transmission system[D].Qingdao: College of Pipeline and Civil Engineering in China University of Petroleum,2011.

[14] 朱建魯,李玉星,王武昌,等.晃蕩條件下氮膨脹液化過程冷箱運(yùn)行可靠性試驗(yàn)[J].化工學(xué)報(bào),2013,64 (4):1183-1190.

ZHU Jianlu,LI Yuxing,WANG Wuchang,et al.Reliability experiments in a cold box with nitrogen expansion liquefaction process running under sloshing conditions [J].CIESC Journal,2013,64(4):1183-1190.

(編輯 沈玉英)

Parallel computation of dynamic simulation of cool down process in LNG cold box

WANG Lin,LI Yuxing,ZHU Jianlu,WANG Yating,SHENG Huanhuan,WANG Wuchang
(College of Pipeline and Civil Engineering in China University of Petroleum,Qingdao 266580,China)

As the single-core can't afford the high load of dynamic simulation of the cool down process in LNG cold box,a symmetric multi-core parallel computing method under shared memory was proposed to implement the dynamic simulation of the cool down process in cold box of nitrogen expansion liquefaction process with pre-cooling.In dynamic mathematical models,one-dimensional model is used in the simulation of plate-fin heat exchanger,and compressor,expander and throttle were treated as steady-state operations.In parallel methods,compute units were divided and coupled in the boundary based on the characteristics of parallel machine and liquefaction process.The simulation processes of parallel units were controlled using synchronization barrier,and the data were communicated through explicit function calls.The comparison of simulation results with experimental data shows that the dynamic models and parallel methods were reasonable.The simulation results show that the cooling rate of the working fluid depends mainly on the polytropic efficiency of the expanders.The result of performance test of parallel computation shows that the parallel method accelerates the simulation process 23 times,and the efficiency of computing nodes is 3.83 times the efficiency of the single-core computing.

natural gas liquefaction;cool down process in cold box;dynamic simulation;multiple instruction multiple data (MIMD);multi-core;parallel computation

TE 646

A

1673-5005(2014)04-0148-06

10.3969/j.issn.1673-5005.2014.04.022

2013-11-23

國家重大科技專項(xiàng)(2011ZX05026-006-07);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(13CX06064A)

王琳(1986-),男,博士研究生,主要從事多相管流及油氣田集輸技術(shù)研究。E-mail:lincw_wang@qq.com。

王琳,李玉星,朱建魯,等.LNG冷箱中降溫過程的動態(tài)模擬并行計(jì)算[J].中國石油大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2014,38(4):148-153.

WANG Lin,LI Yuxing,ZHU Jianlu,et al.Parallel computation of dynamic simulation of cool down process in LNG cold box [J].Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science),2014,38(4):148-153.