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    数值核反应堆大数据及其应用

    汪岸, 任帅, 苗雪, 董玲玉, 朱迎, 陈丹丹, 胡长军

    北京科技大学,北京 100083

     摘要数值核反应堆(数值堆)运行过程中涉及的海量数据可被用于优化现有数值堆模型、获取核能领域科学发现、推动数值堆研究。对现有的数据驱动建模和堆内微观现象预测的相关工作进行综述。在此基础上,结合领域特点提出了数值核反应堆大数据的概念,并分析了它作为工业大数据和模拟大数据的重要特征。以中国数值反应堆原型系统(CVR 1.0)为例,从数值堆大数据的多样性、关联性、非精确性等特征出发,运用神经网络、数理统计、数值分析等多学科的技术开展了建模优化和科学发现两个方向的研究工作,证明了数值核反应堆大数据特征对数值堆研究的指导作用。

    关键词数值核反应堆大数据 ; 工业大数据 ; 数值核反应堆 ; 大数据挖掘

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    论文引用格式:

    汪岸, 任帅, 苗雪, 董玲玉, 朱迎, 陈丹丹, 胡长军. 数值核反应堆大数据及其应用[J]. 大数据, 2021, 7(5): 40-56.

    An WANG, Shuai REN, Xue MIAO, Lingyu DONG, Ying ZHU, Dandan CHEN, Changjun HU. Big data of numerical nuclear reactor and its application[J]. Big Data Research, 2021, 7(5):40-56.

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    1 引言

    数值核反应堆(以下简称数值堆)是一种基于超级计算机实现的软件系统,用于核反应堆内多物理耦合过程的高保真数值模拟和预测。数值堆被当成实际反应堆“外在”和“内在”的镜像,可以支撑包括反应堆的设计、建筑安装、运行、退役等过程在内的全周期从微观机理到宏观现象的研究。数值堆在运行中涉及的大量数据通常有两种用途:一是用于建模优化,即作为耦合计算的中间数据,辅助模型的建立和改进;二是用于科学发现,即作为研究分析的原始数据,获取对材料、机理的认识。

    这些数据在数值堆这一复杂的多物理场模拟系统中流动,且进行精细计算,可以轻易产生PB级的数据量,因此在存储上要借助高吞吐、高并发的并行文件系统,在计算上要依赖高性能、高可用的处理器资源。在不同计算尺度、不同服役环境下,数据虽然体现为不同的含义、形式,但是它们都属于与核反应堆相关的计算数据,相互之间存在紧密的关联。从计算的部分来看,数值堆是核反应堆各种物理过程及其耦合模拟的算法实现,其中各过程通过计算数据相连;从数据的部分来看,数值堆是核反应堆各种计算数据的关联和相互转换,其中各数据通过物理过程相连。

    数值核反应堆大数据就是数值堆运行过程中涉及的数据总和。作为数值堆的关键组成部分,数值核反应堆大数据具有两方面不可忽视的重要作用:对“内”,它为工程人员提供了形式复杂、关联紧密的计算数据,对其关联性的研究可用于改进数值堆的模拟性能;对“外”,它为科研人员提供了大量可供进一步挖掘分析的模拟数据,其中可能蕴含着有关核反应堆材料、物理化学机理的新认识。大数据技术的引入使数值核反应堆大数据的价值比以往更清晰地呈现出来,从而为发挥数值核反应堆大数据对“内”和对“外”的作用奠定了基础。

    本文提出了数值核反应堆大数据的概念,阐述了数值堆大数据最重要的特点。从这些特点出发,引出了不同于传统数值堆模拟的研究方向,也就是基于数据的建模优化和科学发现。以中国数值反应堆原型系统(China virtual reactor 1.0, CVR1.0)为研究对象,本文论述了基于数值堆大数据的研究方向及成果,有力地证明了数据自身价值、数据与数据的关联性对数值堆研究的推动作用。

    2 相关工作

    随着计算机硬件水平的发展及核反应堆数据的积累,已有研究中利用机器学习、人工智能等技术手段对数值核反应堆大数据进行的挖掘分析着重于两个方面的研究工作:一是优化模拟模型,二是基于数据的挖掘分析进行科学发现。

    2.1 数据驱动的建模优化方法

    数据驱动的建模优化就是利用数值堆大数据改进数值堆的各种数值算法,具体涉及对整个计算模型或模型中部分模块的改进、替换,以及利用数据进行工况预测或模型计算。

    (1)整个计算模型的改进和替换研究

    改进、替换整个数值计算方法的研究重点集中在建立计算过程中输入与输出的非线性关系。例如,在中子学的研究中,基于细胞神经网络求解简单平板几何上的中子输运方程;将基于人工神经网络的偏微分求解方法应用于非线性源扩散、中子点动力学、辐射输运、一般非线性偏微分方程求解等许多与数值堆相关的问题中。在计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)的研究中,利用基于小样本集的机器学习方法解决数据价值密度低的问题及求解流体力学的NavierStokes方程。上述研究工作极大地节省了求解复杂方程所需的计算资源,但在比较复杂、缺少样本的几何条件下仍然难以达到理想效果。

    (2)模型部分模块的改进研究

    在模型的部分模块、算法中也可以基于数据驱动提出改进策略。例如,在计算流体力学的研究中,以核反应堆大数据为驱动修正现有湍流模型的经验系数;利用深度神经网络从高精度模拟数据中学习雷诺应力各向异性张量模型;利用监督学习算法建立湍流模型中的闭包项,并将闭包项插入计算流体力学数值模拟中,以得到更好的湍流物理表示;通过训练卷积网格来预测任意给定几何的最优网格密度,加速最优网格的生成。在材料势函数的研究中,通过机器学习对势函数库进行学习,开发用于势函数计算的机器学习模型,该模型可以在保证势函数精度的基础上将计算时间减少几个数量级;将势函数机器学习模型和分子动力学(molecular dynamics,MD)模拟软件LAMMPS集成起来,扩大原有计算规模。上述研究工作通过对部分模块或算法进行改进来达到优化模型整体的目的。

    (3)工况预测或模型数据研究

    还有许多研究集中在利用实验数据、设备数据直接进行工况预测,或者为数值堆提供计算数据。例如,在中子物理计算方面,基于人工神经网络的方法可用于中子深度剖面分析及中子能谱解谱。在计算流体力学方面,自联想神经网络可用于核电站在线监测及传感器校验技术构建;支持向量机模型与多元状态估计方法可用于核电站的运行工况估计;改进径向基函数网络模型和遗传算法可用于核电站瞬态工况诊断识别技术的构建;利用机器学习等进行棒束子通道热工水力特性的预测。上述研究不依赖对实际物理过程的理解,且训练数据充足,能被广泛应用。

    2.2 基于数据挖掘分析的科学发现

    基于数据的挖掘分析进行科学发现是数值核反应堆大数据研究的重要目标之一。近几年,机器学习算法已被有效地用于材料和分子的原子尺度模 拟,应用领域包括探索结构与属性之间的关系以及模式匹配,以指导材料设计和预测新化合物。随着计算能力不断增长,模拟生成的数据越来越多,使用机器学习从数据中提取知识变得越来越重要。无监督机器学习算法可用于数据模式的探索、可视化和分类,而无须训练样本(具有相应输出值或类别标签的样本输入),它已被有效地应用于材料和分子科学领域。然而,无监督学习在辐照损伤研究领域的应用仍然处于起步阶段。由国际原子能机构(International Atomic Energy Agency, IAEA)开发的建立级联碰撞MD模拟的开源标准化数据库CascadesDB为这个方向上的未来工作奠定了基础。例如,基于该数据库,利用聚类的方法开展对MD级联碰撞数据的分析研究。针对点缺陷分析,传统的方法无法区分基于点缺陷的聚类。例如,传统的方法使用位错提取算法(dislocation extraction algorithm, DXA)来确定位错环,但是无法识别非位错缺陷和小团簇的形态。此外,随着系统规模的增大,位错提取算法会占用大量内存,并且速度很慢。传统的几何方法(如邻域分析等)能够识别晶体中的缺陷区域,但无法描述缺陷的形态和浓度。通过设计新的几何特征向量,可以识别晶格原子中的缺陷,并将其可视化。

    3 数值核反应堆大数据特点分析

    数值堆涉及的数据主要有两种不同来源,一是在实验、运维等过程中由核反应堆及相关设备产生,二是在数值堆运行过程中由各种算法产生。这些来源使数值堆大数据具备了工业大数据和模拟大数据的特征。由于数值堆的领域特点,模拟大数据最重要的特征是多样性、关联性,以及由数学物理模型和数值方法带来的非精确性。

    多样性和关联性是模拟大数据的重要宏观特征。多样性体现在数据类型丰富、数据版本多样。例如,反应堆材料从设计到投入使用要经历成分设计、微观组织调控、工业测试、服役等多道工序,其服役周期达几十年之久,材料性能在不同的时效作用下也会呈现不同的特点。此外,来源于设备和计算的数据是多样的,如原子坐标数据、团簇数据等。关联性体现在数据含义、形式的紧密关联上。例如,反应堆材料的使用寿命与各服役阶段息息相关,优异的服役性能离不开精确的系统测试,离不开大量的工艺参数调控,更离不开合适的成分、结构设计,而每一工程阶段的相应计算工作会涉及不同物理过程、不同时空尺度的数据,各个阶段之间不同来源的数据具有极其复杂的关联关系。

    非精确性是模拟大数据的重要微观特征。数值堆包含大量数学物理模型,这些模型是对现实的近似描述,使得数值堆从设计、实现到交付经历了多个层次的近似处理。最终,数值堆大数据中占主要部分的数值型数据包含了不同来源的误差。这些误差的存在促使研究人员追求高精细的模拟以贴近现实,这是数值堆大数据在数量上快速增长的根本原因之一。从近似处理的层次来看,非精确性体现在数学物理模型、数值方法和计算机程序带来的误差上。依据现实建立数学物理模型,是对真实现象在某一组条件下的理想化处理,这一阶段会因条件简化引入一定的误差,如运输过程的粒子模型、冷却剂的流体模型。依据数学物理模型建立数值方法是在有限的计算资源下寻求复杂方程的数值解,并且量化地描述收敛性、复杂度等具有普遍性的特点。这一阶段因离散化引入一定的误差,例如热工水力流体计算和堆芯结构力学计算涉及的有限元方法会受到时间、空间离散误差的影响,MD和动力学蒙特卡洛(kinetic Monte Carlo, KMC)等依赖随机数和随机过程的方法会受到统计误差的影响。依据数值方法开发计算机程序,引入的误差都可以归结为舍入误差。尽管浮点数的模型(单精度、双精度等)以及它们的运算特点在数值方法层面已经得到完整的讨论,并且数值方法已经给出了准确的算法,计算机程序从编码、编译到最终运行的一系列活动仍然无法保证完全贴合它要表达的数值方法。例如,在不同机器上计算同一数学基本函数可能得到不同结果;某些语言的编译器为了保证效率会对原程序代码做一些变换;数值堆计算程序的并行化版本可能会极大地改变原本的浮点运算相关公式和计算顺序。

    多样性、关联性和非精确性相互影响,使得面向数值堆大数据的研究能够基于神经网络、数理统计、数值分析等多个细分领域进行。

    4 基于数值核反应堆大数据的建模优化

    4.1 基于第一性原理数据和神经网络模型的分子动力学势函数建模

    势函数计算是材料多尺度模拟关键的一环,也是数值堆高精细模拟实现过程中计算复杂且耗时的部分。MD和KMC中粒子速度、位置的更新,以及随机团簇动力学(stochastic cluster dynamics,SCD)中多元组分材料参数的计算均离不开势函数模型。过去常用的势函数模型通常包括两种,一种基于第一性原理,另一种基于经验函数。前者往往计算复杂,且对于多元合金组分而言,第一性原理势函数的构建过程非常复杂;后者虽然在效率上有所提高,但精度往往不够,对于多元合金组分而言,经验势函数的构建过程更加困难。基于密度泛函理论(density-functional theory, DFT)计算得到的海量数据,提出一种基于机器学习的方法对原子体系模拟参数及势能之间进行拟合的势函数模型——基于人工智能的势函数模型(artificial intelligence based potential model, AIPM)。

    AIPM训练所需的时间与原子数量相关,在原子数量相当大时,需要通过采样获取适当规模的训练集。由于数值大数据具有非精确性的特点,不同的数据采样方法可能会导致模型计算结果产生波动。本节不考虑上述采样问题,而是基于筛选好的原子数据验证AIPM。

    选取2 000条由DFT计算得到的数值计算大数据,每条数据代表一个原子体系,训练集由1 000个原子坐标及对应的体系势能组成。随后,使用FeCu二元合金体系基于原子坐标进行机器学习模型的特征提取。具体来说,首先按照最近邻法对原子邻域进行划分,并以该原子为中心建立局域坐标系,如图1所示,将第一近邻和第二近邻分别设置为x轴、y轴坐标,将二者的向量积作为z轴坐标,于是可以得到每个原子的坐标,将这些坐标作为神经网络的输入。如图2所示,使用3层全连接的神经网络结构,每层的节点数依次为15、10、6,拟合得到体系内一个原子的势能,然后针对其他原子采用相同的方案进行拟合,最后将所有原子的势能求和,即可得到总的原子体系的势能,将这一势能与数据库中给定的势能进行比较,验证模型的精度。采用AIPM计算1 000个粒子大小的FeCu原子体系势能,并与嵌入原子法(embedded atom method,EAM)势函数模型进行对比,结果见 表1,对比结果验证了AIPM的可靠性。模拟结果显示,与EAM相比,AIPM在计算耗时上缩短一半以上,同时计算结果仅有0.7%的相对偏差。将该模型应用于数值核反应堆的高精细模拟,有望实现模型的加速和更大规模的模拟。

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    图1   局域坐标系的建立方法

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    图2   FeCu原子体系神经网络构建过程

    4.2 基于特征线法数据的敏感性分析

    中子输运是数值堆的核心过程之一,它以核数据、堆芯空间信息等复杂时空数据为输入,产生有效增殖因子、中子通量密度分布等描述堆芯核裂变反应状态的数据。特征线法是一种经典的中子输运数值迭代方法,它将连续的空间离散为有限条相互交错的轨迹,将空间上的输运方程求解问题转化为沿轨迹的常微分方程求解问题。如 图3所示,特征线法产生的结果会随输入数据的变化而变化,这一敏感性问题是由数值方法本身带来的,并且在计算程序日益复杂化的情况下难以从解析表达式入手解决。使用基于大量数据的统计方法可以让算法从输入和输出中挖掘数据之间的关联性,建立输入变化与输出变化之间定性甚至定量的关系,从而加深对特征线法计算结果波动的理解,也可使得输入数据的选取更加合理、高效。同时,使用尽可能少的数据来建立统计模型,并将它用于更大输入空间中输出数据的波动预测,从而避免尝试各种输入数据组合带来的计算资源的浪费。

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    图3   输入数据变化引起输出数据变化

    以三维特征线法程序ANT-MOC为例,它执行特征线法计算所需的堆芯空间信息包括轨迹分布,该分布可以由一些参数完全确定,其中最重要的参数是方位角(轨迹的平面角度)数量、平面轨迹间距(轨迹在平面上投影的间距)、极角(轨迹的轴向角度)数量、轴向轨迹间距(轨迹在轴向上的间距)。调整角度数量和间距大小就能改变整个空间中轨迹的密度,也就改变了离散化的方程数量。

    本文基于ANT-MOC考察方位角数量、平面轨迹间距、极角数量和轴向轨迹间距这4个影响轨迹分布的关键参数对计算结果中有效增殖因子keff的影响。有效增殖因子是用整个堆芯中的中子通量密度计算得到的堆芯裂变反应的整体度量,因此它在输出数据中具有一定的代表性。实验选取的计算对象为Takeda国际基准题,它描述了一个简单的压水堆堆芯,其有效增殖因子的参考值kref为0.977 8。实验所用的输入数据中仅有4个变量,它们的取值见表2,取值组合共500种。

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    使用ANT-MOC完成500组计算后,计算每个有效增殖因子keff与参考值kref的相对误差。由于输入参数的取值范围不大,在这一范围内使用线性模型近似地研究各参数与相对误差的关系。给定显著性水平0.05,可以为这500组数据建立四元线性回归模型:

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    可以使用该模型估计keff的相对误差随轨迹分布的变化情况。回归分析的各参数见 表3。

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    相关系数R和校正的拟合优度R2的数值表明有效增殖因子keff的相对误差与选取的4个变量有较好的相关性,F检验的P值远小于0.05表明结果非常显著。各变量的t检验结果见表4,结果表明,方位角和极角数量与结果的相关性非常显著(P值远小于0.05),参数标准误差也表明这两个参数的平均偏离程度较小,这说明四元线性回归模型比较合理地估计了方位角和极角在一定范围内的变化对ANT-MOC计算结果的影响。在Takeda计算中,根据拟合结果以及表2描述的参数区间,还可以比较在参数区间内相对误差随不同参数变化的波动情况,从而指导具体计算时的参数选择。例如,方位角和极角的线性拟合系数为负、平面轨迹间距的系数为正,意味着在一定范围内使这3个参数精细化可以缩小相对误差;轴向轨迹间距的系数为负,意味着ANT-MOC的计算结果难以通过该参数的精细化(缩小)来改善。

    线性拟合在一定范围内定量地反映了ANT-MOC计算结果对参数的敏感性,从而可以避免复杂的误差放大和条件数的理论分析,快速给出筛选参数组合的统计依据。对于相当精细的参数空间,ANTMOC数值算法的收敛速率不可以忽略,计算结果的相对误差不再能被线性模型很好地描述,需要在此工作的经验上使用更复杂的学习算法来建立估计模型。

    4.3 流固耦合中基于三维R树的大规模流体数据插值分析

    热工水力软件CVR-PACA和结构力学软件CVR-HARSA(原CVR-HISRES)的流固耦合模拟是CVR1.0项目的研究重点。PACA与HARSA耦合旨在进行全堆规模的流致振动分析、获得燃料棒和固定支架间的磨损评估数据,有助于堆芯安全分析、设计及反应堆延寿。耦合的本质是完成流固交界面上数值数据的融合转换,其中,数值数据具有数据量巨大、不匹配的特点。数据量巨大是由PACA与HARSA高精细模拟计算的特点决定的,而不匹配是两者建模的网格类型和密度不同导致的。基于此,利用三维R树索引大规模流体数据,完成了PACA输出的流体压力向HARSA的插值计算,即流体压力数据的融合转换计算。实验表明,此种插值计算方式提高了流体压力的融合转换效率和大规模高精细耦合计算效率。

    PACA输出的流体数据规模巨大,如10 mm长的双流道模型的顶点数目超过30万;100 mm长的6流道模型的顶点数目超过900万,因此采用三维R树索引大规模流体网格顶点进行流体压力数据的插值计算。另外,PACA输出的网格顶点难以还原拓扑结构,因此在数据融合转换过程中采用邻近点加权平均的匹配计算方式。流体压力数据的整体插值过程包括图4所示的3个阶段。

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    图4   流体压力数据插值过程展示

    ● 数据清洗阶段:获取PACA计算输出的原始数据,原始数据中存在许多重复数据和融合转换计算不需要的数据,该阶段对这部分数据进行清洗处理,并输出后续计算所需数据,即流体网格顶点及各顶点对应的压力值。

    ● 构建三维R树阶段:对上阶段输出数据进行三维R树的构建,其中,树中叶子节点包围的是三维空间中的流体网格顶点,每个顶点都唯一对应一个压力值属性。

    ● 匹配计算阶段:针对每个固体网格顶点遍历三维R树,搜索距离它最近的前k个流体顶点,并对这k个顶点及压力值进行邻近点加权平均计算,得到固体顶点对应的压力值。

    经过上述计算,得到每个固体网格顶点对应的压力值,然后将这些顶点及对应压力值输出为HARSA计算所需的格式。

    利用表5中的6组建模数据进行实验,测试了直接插值方式和基于三维R树的插值方式在不同条件下的性能,分别用BaseLine、RTree表示这两种插值方式。其中,直接插值方式直接搜索所有流体顶点,找到距离每个固体顶点最近的k个流体顶点,并进行加权计算得到该顶点对应的压力值。

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    图5(a)展示了燃料棒数目变化时, PACA与HARSA耦合时两种插值方式的耗时,其中纵轴为消耗时间的对数表示。当燃料棒数目增大时,RTree的耗时远小于BaseLine的耗时 。图5(b)展示了燃料棒长度变化时两种插值方式的耗时。当燃料棒长度增大时,RTree的耗时仍远小于BaseLine的耗时。可见,RTree在高精细插值模拟中更具优势。

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    图5   流体压力数据插值计算效率测试

    5 基于数值核反应堆大数据的科学发现

    5.1 基于并查集算法的级联碰撞团簇划分方法

    级联碰撞模拟后,高能粒子的撞击导致材料原子离开原本所在的晶格位置,而后进一步聚集或湮灭,形成自间隙团簇或空洞,最终导致材料力学性能降级,从而威胁反应堆设施的安全。基于CVR1.0中的分子动力学程序MISA-MD的模拟数据,采用并查集算法可以实现对团簇的有效划分。

    数据集采用的晶体结构均为体心立方(body-centred cubic,BCC)晶体,元素都是铁(Fe)元素,晶格常数为2.855 32 nm。模拟数据均来源于大小为[80, 80, 80]的模拟区域,区域大小的含义是x、y、z方向上都是80倍的晶格常数,即80个晶格点。当实验环境的温度为600 K时,随着入射中子能量的不同,时间步长有10 000和100 000两种,总的时间步数有41 000和131 000两种,MISA-MD运行时,每隔1 000时间步输出一个结果,这里选取最后一个时间步的结果。每个时间步的结果数据都是.dump坐标数据,其中包含1 024 000个原子坐标。在上述实验环境下,数据涵盖不同初级离位原子(primary knock-on atom,PKA)能量、不同PKA入射方向,且每种能量每种角度都进行了多次模拟,包括10 keV、30 keV和50 keV共3种不同的能量,<122>、<135>和<235>共3个不同入射方向(以晶向表示),每种参数组合都进行了50次模拟,最终有450次模拟数据。

    常规方法是将每个缺陷看成一个单缺陷的团簇,然后遍历其他缺陷,将指定距离内的缺陷加入该团簇进行缺陷的合并。该问题看起来并不复杂,但是当数据量大时,若采用常规方法来解决,往往时间复杂度过大,这是因为它需要反复查找一个缺陷所在的团簇,所以常规方法不能很好地解决该问题。这里采用并查集算法来解决。并查集算法采用一种树形数据结构来处理这种不相交集合的问题。并查集算法有两种操作:合并(union),即把两个不相交的集合合并为一个集合;查询(find),即查询两个元素是否在同一个集合中。所有元素合并完之后,森林中有几棵树就有几种集合。因为并查集算法的数据结构为树形,所以树的高度越高,时间复杂度就越高。因此这里选取的是优化的并查集算法。使用优化的并查集算法划分团簇的伪代码如下。首先设置一个大小与缺陷总数相同的根节点数组root,它的含义为该缺陷所属团簇的编号,初始时将每个缺陷视为单独一个团簇,因此初始数组的值为自身编号。然后设置一个大小与缺陷总数相同的高度数组height,它表示以当前节点为根节点的树的高度,因为初始时每个缺陷都是一个团簇,也就是一棵树,所以初始时树的高度都为1。接下来计算任意两个缺陷之间的距离,在计算的过程中需要判断这两个缺陷的类型。如果这两个缺陷都是间隙原子或者一个是间隙原子、一个是空位,则只要它们的距离在一倍晶格常数(第二近邻)内,就认为它们属于同一个团簇;如果两个缺陷都是空位,且它们的距离不超过晶格常数的2的平方根倍(第三近邻),则认为它们属于一个团簇。如图6所示,此时缺陷2和缺陷9在距离阈值内,第一步先查找两个缺陷的根节点,在查找的过程中,将向上经过的所有缺陷的根节点都设为最上层的缺陷,也就是都直接接到根节点上,这被称为路径压缩,可以降低树的高度,使得以后向上查找根节点时速度更快。在获取根节点后,根据树的高度数组height判断两个根节点的树的高度,将高度小的树接到高度大的树上,如果树高一样,则可以将任意一棵树接到另一棵树上作为孩子节点。遍历根节点数组,将根节点相同的缺陷划分到一个团簇中,从而获得所有团簇的划分结果。将获得的所有团簇信息(包括团簇中的缺陷坐标、缺陷对数、缺陷类型(间隙或者空位)等)存储到团簇数据库中,最终获得了4 483个团簇。

    伪代码1 使用优化的并查集算法划分团簇

    输入:所有缺陷原子坐标 DEFECTS=[d1, d2, …, dm]

    输出:所有团簇

    1 设置树的根节点数组和高度数组:root =[1,…, m], height =[1]*m

    2 for i ← 1, 2, …, m do

    3 for j ← i+1,…, m do

    4 if distance(di, dj) < threshold then

    5 a ← 找到i的根节点

    6 b ← 找到j的根节点

    7 根据树的高度数组修改根节点数组

    8 end if

    9 end for

    10 end for

    11 将同一根节点的缺陷划分为一个团簇

    12 输出所有团簇

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    图6   并查集算例演示

    5.2 基于KMC团簇大数据的环状团簇识别算法

    KMC团簇大数据库包含了不同实验条件下经KMC长程演化后的原子团簇信息。KMC团簇大数据库包含PKA能量、PKA入射方向等实验参数以及团簇中各个原子坐标、空位、间隙原子数目等信息。这里共选取500条团簇数据展开分析。因为团簇形态和数目信息是未知的,所以有监督的学习方法在此不适用。无监督的机器学习方法在解决这一问题上具有独特优势,这里采用基于密度的聚类算法。首先,选取的特征向量为缺陷团簇中各缺陷与几何中心的距离、每两个缺陷与几何中心形成的夹角。考虑到几何形状经旋转、放大、缩小后仍然是相同的,对于角度,这里每隔5°形成一维数据,共有36维数据;对于距离,每次将所有的距离除以当前团簇的最大值,进行归一化处理,每隔0.025形成一维数据,共40维数据,因此特征向量为76维数据,如图7所示。选取HDBSCAN聚类算法对团簇进行识别,轮廓系数达到0.643。HDBSCAN聚类算法是一种基于密度的无监督的聚类算法,不需要标记过的数据,也不需要事先知道要划分的类别数。它可以对不同密度的团簇进行聚类,可以忽略噪声,且效率较高。团簇聚类结果 如图8所示。这里使用卡方距离作为相似性度量,使用轮廓系数(silhouette coefficient)作为聚类性能的内部评价指标,若轮廓系数接近1,则说明样本聚类合理;若轮廓系数接近-1,则说明样本更应该分类到另外的簇;若轮廓系数近似为0,则说明样本i在两个簇的边界上。图8中的所有缺陷团簇被分为几种不同的类别,每种颜色代表一种类别。本实验共获得了22种形状类别,从这22种类别中随机选取两种类别,每种类别选择两个团簇,将其进行可视化展 示。图9为类别1中的两个团簇,1 260和1 867是它们在数据库中的编号,它们具有完全相同的形状,都是四个角构成一个方形,然后有一个 顶点。图10则是另一个类别中的两个团簇,它们和类别1不同,它们的缺陷个数有6个,而且它们分为上下两排,每排3个缺陷,这两排构成近似平行的几何形状。

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    图7   团簇特征提取方法示意

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    图8   团簇聚类结果

    从图9和图10可以得出,本文采用的相似性度量和聚类算法是可行的,它们可以将形状相似的团簇聚类到一起,证明了整个程序的可行性。基于该方法,笔者在KMC长程演化数据中发现了一些类环状的团簇,如 图11所示,这一发现与之前报道的材料辐照实验中存在类环状缺陷团簇的结果相吻合。针对团簇的研究仍处在初步阶段,不同形态的团簇对材料性能的影响机理尚不明确,基于KMC团簇大数据和机器学习的方法,实现了KMC长程演化后团簇形态的识别和分类,为后续团簇影响机理的研究提供了智能化手段。

    59214b94cad29fbda7a78dc3c8d7a7ac.png

    图9   类别1的聚类结果

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    图10   类别2的聚类结果

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    图11   KMC长程演化产生的类环状团簇聚类结果

    6 结束语

    本文提出了数值核反应堆大数据的概念,分析了它具有的多样性、关联性和非精确性等关键特征,并将这些特征和实际数值堆研究结合起来。将数值堆大数据看作数值堆的一个重要组成部分,使得大数据技术和学习算法的思想自然地被引入数值堆的研究中,拓展了研究的思路。从数值堆大数据的特征出发,本文指出了它最重要的两大应用方向:建模优化和科学发现。以CVR1.0为例,在基于数据的建模优化方面,基于神经网络的势函数改进了分子动力学总势能的计算,降低了整个模拟的计算时间;基于统计的敏感性分析和基于三维R树的网格插值研究了模拟数据之间的关联性。在基于数据的科学发现方面,基于聚类的团簇划分和环状原子簇发现,通过学习算法建立了有效的缺陷识别模型,有助于对材料性能进行预测。这些研究工作表明,数值核反应堆大数据概念的建立对于数值堆研究有极大的指导意义。

    同时,上述研究也反映出用于数值核反应堆大数据研究的学习模型面临着易用性、准确度和效率等多方面的取舍,目前尚未形成一套具有领域特色的系统的研究方法。在今后的工作中,建立更可靠的学习模型和更完善的误差分析是数值核反应堆大数据应用的努力方向。

    作者简介

    汪岸(1993-),男,北京科技大学博士生,主要研究方向为高性能计算、数据挖掘。

    任帅(1992-),男,北京科技大学博士生,主要研究方向为大数据存储与处理、机器学习、数据挖掘。

    苗雪(1992-),女,北京科技大学博士生,主要研究方向为并行与分布式计算、机器学习、多物理场耦合分析。

    董玲玉(1996-),女,北京科技大学博士生,主要研究方向为高性能计算、计算流体力学。

    朱迎(1997-),女,北京科技大学硕士生,主要研究方向为并行与分布式计算、多物理场耦合分析。

    陈丹丹(1995-),女,北京科技大学博士生,主要研究方向为计算材料学、数据挖掘。

    胡长军(1963-),男,北京科技大学终身教授、博士生导师,智能超算融合应用技术教育部工程研究中心主任,主要研究方向为高性能计算、领域数据工程。

    联系我们:

    Tel:010-81055448

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    大数据期刊

    《大数据(Big Data Research,BDR)》双月刊是由中华人民共和国工业和信息化部主管,人民邮电出版社主办,中国计算机学会大数据专家委员会学术指导,北京信通传媒有限责任公司出版的期刊,已成功入选中国科技核心期刊、中国计算机学会会刊、中国计算机学会推荐中文科技期刊,并被评为2018年、2019年国家哲学社会科学文献中心学术期刊数据库“综合性人文社会科学”学科最受欢迎期刊。

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  • 细胞培养技术能否大规模工业化、商业化,关键在于是否有合适的生物反应器(bioreactor)。 Pall生物反应器,可满足不同细胞产品的生产需求,适合各类单抗、疫苗、蛋白/细胞因子生产企业,制药企业,细胞治疗企业...

    动物细胞大规模培养,必须满足在低剪切力及良好的混合状态下,能够提供充足的氧以供细胞生长及细胞进行产物的合成。细胞培养技术能否大规模工业化、商业化,关键在于是否有合适的生物反应器(bioreactor)。

    图片

    Pall生物反应器,可满足不同细胞产品的生产需求,适合各类单抗、疫苗、蛋白/细胞因子生产企业,制药企业,细胞治疗企业,医院,科研院所等。

    01

    iCELLis生物反应器

    特点

    • 一次性耗材,γ-射线灭菌,无需清洗、验证

    • 封闭系统,自动化控制,节省人力

    • 低剪切力

    • 生产规模可放大

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    优势

    • 可低细胞密度下进行接种

    • 500㎡培养表面积,相当于3000个滚瓶,或790个10层细胞工厂

    • 生产病毒高滴度

    应用

    • 贴壁细胞培养

    • 病毒生产

    • 重组蛋白生产

    • 疫苗生产

    02

    Xpansion生物反应器

    特点

    • 类似细胞工厂,由多层培养平板堆积而成(10-200层),培养面积6120-122400c㎡

    • 可实时监控温度、溶氧、pH和培养基流速

    • 培养层板、传感器全密闭于生物反应器内,整体灭菌,降低污染

    • 从接种至收获在同个密闭系统中完成,上游和下游工艺衔接灵活,操作简化

     

    图片

    优势

    • 可收获活细胞

    • 多层式设计利于细胞培养的产业化放大,可替代细胞工厂

    应用

    • 细胞治疗产品生产

    • 干细胞培养

    03

    XRS 20 生物反应器

    特点

    • 采用双轴摇摆器(前后+左右方向),比其他单轴产品获得更好的混合和传质性能

    • 进、出口均采用0.2μm除菌级气体过滤器,可进行完整性测试,适应GMP生产要求

    • 培养体积2-25L

    • 可放大至200L、2000L的生产规模

     

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    优势

    • 双轴震荡头,卓越的混合性能

    • 获得比传统Rocker技术高18%的细胞浓度和多30%的抗体滴

    应用

    • 培养悬浮细胞生产蛋白、抗体

    • 免疫细胞扩增

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  • 反应器的类型很多,如果按反应器的工作原理来分,可以概括为以下几种类型:一、管式反应器在化工生产中,连续操作的长径比较大的管式反应器可以近似看成是理想置换流动反应器(平推流反应器,Plug flow reactor,简称...

    化学反应器是化工生产的核心设备,其技术的先进程度对化工生产有着重要的影响,直接影响装置的投资规模和生产成本。也是化工生产过程的心脏,从原料经过反应器到我们想要的产品。

    反应器的类型很多,如果按反应器的工作原理来分,可以概括为以下几种类型:

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    148791167_2_20181204111705810

    一、管式反应器

    在化工生产中,连续操作的长径比较大的管式反应器可以近似看成是理想置换流动反应器(平推流反应器,Plug flow reactor,简称PFR)。它既适用于液相反应,又适用于气相反应。

    由于PFR能承受较高的压力,用于加压反应尤为合适。具有容积小、比表面大、返混少、反应参数连续变化、易于控制的优点,但对于慢速反应,则有需要管子长,压降大的不足。

    ▷ 管式反应器类型

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    148791167_4_2018120411170613

    1、水平管式反应器

    由无缝钢管与U形管连接而成。这种结构易于加工制造和检修。高压反应管道的连接采用标准槽对焊钢法兰,可承受1600-10000kPa压力。如用透镜面钢法兰,承受压力可达10000-20000kPa。

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    2、立管式反应器

    立管式反应器被应用于液相氨化反应、液相加氢反应、液相氧化反应等工艺中。

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    3、盘管式反应器

    将管式反应器做成盘管的形式,设备紧凑,节省空间。但检修和清刷管道比较困难。

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    4、U形管式反应器

    U形管式反应器的管内设有多孔挡板或搅拌装置,以强化传热与传质过程。U形管的直径大,物料停留时间增长,可应用于反应速率较慢的反应。

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    5、多管并联管式反应器

    多管并联结构的管式反应器一般用于气固相反应,例如气相氯化氢和乙炔在多管并联装有固相催化剂的反应器中反应制氯乙烯,气相氮和氢混合物在多管并联装有固相铁催化剂的反应器中合成氨。

    6、活塞流反应器

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    性能特点:

    ① 反应器的长径比较大。

    ② 假设不同时刻进入反应器的物料之间不发生逆向混合(返混)。

    ③ 反应物沿管长方向流动,反应时间是管长的函数,其浓度随流动方向从一个截面到另一个截面而变化。

    二、釜式反应器

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    釜式反应器也称槽式、锅式反应器,它是各类反应器中结构较为简单且应用较广的一种反应器。它可用来进行均相反应,也可用于以液相为主的非均相反应。如非均相液相、液固相、气液相、气液固相等等。

    釜式反应器的结构,主要由壳体、搅拌装置、轴封和换热装置四大部分组成。

    ▷ 换热装置:

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    ▷ 搅拌装置:

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    1、间歇釜

    间歇釜式反应器,或称间歇釜。操作灵活,易于适应不同操作条件和产品品种,适用于小批量、多品种、反应时间较长的产品生产。间歇釜的缺点是:需有装料和卸料等辅助操作,产品质量也不易稳定。但有些反应过程,如一些发酵反应和聚合反应,实现连续生产尚有困难,至今还采用间歇釜。

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    2、连续釜

    连续釜式反应器,或称连续釜

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    3、釜式搅拌反应器

    釜式搅拌反应器有立式容器中心搅拌、偏心搅拌、倾斜搅拌,卧式容器搅拌等类型。其中以立式容器中心搅拌反应器是最典型的一种。

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    性能特点:

    釜式反应器具有适用的温度和压力范围宽、适应性强、操作弹性大、连续操作时温度浓度容易控制、产品质量均一等特点。但用在较高转化率工艺要求时,需要较大容积。通常在操作条件比较缓和的情况下操作,如常压、温度较低且低于物料沸点时,应用此类反应器最为普遍。

    4、多级串联反应釜

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    三、固定床反应器

    又称填充床反应器,装填有固体催化剂或固体反应物用以实现多相反应过程的一种反应器。固体物通常呈颗粒状,粒径2~15mm左右,堆积成一定高度(或厚度)的床层。床层静止不动,流体通过床层进行反应。它与流化床反应器及移动床反应器的区别在于固体颗粒处于静止状态。

    固定床反应器主要用于实现气固相催化反应,如氨合成塔、二氧化硫接触氧化器、烃类蒸汽转化炉等。用于气固相或液固相非催化反应时,床层则填装固体反应物。涓流床反应器也可归属于固定床反应器,气、液相并流向下通过床层,呈气液固相接触。

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    1、轴向绝热式固定床反应器

    流体沿轴向自上而下流经床层,床层同外界无热交换。

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    2、绝热式固定床反应器

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    下图是绝热式固定床反应器的示意图。它的结构简单,催化剂均匀堆置于床内,床内没有换热装置,预热到一定温度的反应物料流过床层进行反应就可以了。

    ▷ 径向绝热式固定床反应器

    流体沿径向流过床层,可采用离心流动或向心流动,床层同外界无热交换。径向反应器与轴向反应器相比,流体流动的距离较短,流道截面积较大,流体的压力降较小。但径向反应器的结构较轴向反应器复杂。以上两种形式都属绝热反应器,适用于反应热效应不大,或反应系统能承受绝热条件下由反应热效应引起的温度变化的场合。

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    ▷ 列管式固定床反应器

    由多根反应管并联构成。管内或管间置催化剂,载热体流经管间或管内进行加热或冷却,管径通常在25~50mm之间,管数可多达上万根。列管式固定床反应器适用于反应热效应较大的反应。此外,尚有由上述基本形式串联组合而成的反应器,称为多级固定床反应器。例如:当反应热效应大或需分段控制温度时,可将多个绝热反应器串联成多级绝热式固定床反应器,反应器之间设换热器或补充物料以调节温度,以便在接近于最佳温度条件下操作。

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    ▷ 对外换热式固定床反应器

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    对外换热式反应器以列管式为多。通常是在管内放催化剂,管间走热载体(在用高压水或用高压蒸汽作热载体时,则把催化剂放在管间,而使管内走高压流体)。

    ▷ 多段绝热式固定床反应器

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    3、自身换热式反应器( 自热式反应器)

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    反应前后的物料在床层中自己进行换热称作自热式反应器。

    四、流化床反应器

    流化床反应器是一种利用气体或液体通过颗粒状固体层而使固体颗粒处于悬浮运动状态,并进行气固相反应过程或液固相反应过程的反应器。在用于气固系统时,又称沸腾床反应器。

    流化床反应器在现代工业中的早期应用为20世纪20年代出现的粉煤气化的温克勒炉(见煤气化炉);但现代流化反应技术的开拓,是以40年代石油催化裂化为代表的。目前,流化床反应器已在化工、石油、冶金、核工业等部门得到广泛应用。

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    ▷ 流化床反应器的床型

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    与固定床反应器相比,流化床反应器的优点是:

    1、可以实现固体物料的连续输入和输出;

    2、流体和颗粒的运动使床层具有良好的传热性能,床层内部温度均匀,而且易于控制,特别适用于强放热反应;

    3、便于进行催化剂的连续再生和循环操作,适于催化剂失活速率高的过程的进行,石油馏分催化流化床裂化的迅速发展就是这一方面的典型例子。

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    五、移动床反应器

    由固体颗粒参与的反应器,与固定床反应器相似,不同之处固体颗粒自反应器顶部连续加入,自上而下移动,由底部卸出。适用于催化剂需连续进行再生的催化反应过程和固相加工反应。

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    鲁奇炉

    钢铁工业和城市煤气工业发展之初,移动床反应器就曾被用于煤的气化。1934年研制成功的移动床加压气化器(鲁奇炉),至今仍是规模最大的煤气化装置,其单台日生产能力已达到1Mm以上。

    石油催化裂化发展初期,曾采用移动床反应器,但现已被流化床反应器和提升管反应器所取代。目前,应用移动床反应器的重要化工生产过程有连续重整、二甲苯异构化等催化反应过程和连续法离子交换水处理过程。

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    三塔式移动床工艺流程图

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    移动床反应工艺流程

    与固定床反应器及流化床反应器相比,移动床反应器的主要优点是固体和流体的停留时间可以在较大范围内改变,返混较小(与固定床反应器相近),对固体物料性状以中等速度(以小时计)变化的反应过程也能适用。

    与此相比,固定床反应器和流化床反应器分别仅适用于固体物料性状变化很慢(以月计)和很快(以分、秒计)的反应过程。移动床反应器的缺点是控制固体颗粒的均匀下移比较困难。工业生产中有时采用模拟移动床以避免上述缺点(见固定床传质设备)。

    六、涓流床反应器

    又称滴流床反应器,是气体和液体并流通过颗粒状固体催化剂床层,以进行气液固相反应过程的一种反应器。涓流床反应器中催化剂以固定床的形式存在,故这种反应器也可视为固定床反应器的一种。为了有利于气体在液体中的溶解,涓流床反应器常在加压下操作。石油炼制中的加氢裂化和加氢脱硫,是应用大型涓流床反应器的工业过程。

    涓流床反应器在化工生产中也有应用,但规模较小,例如用于以三氧化钨为催化剂,由丙烯水合制取异丙醇等。涓流床反应器内的流体流动状况,与填充塔略有不同,气液两相并流向下,不会发生液泛;催化剂微孔内贮存一定量近于静止的液体。涓流床反应器通常采用多段绝热式,在段间换热或补充物料以调节温度;每段顶部设置分布器使液流均布,以保证催化剂颗粒的充分润湿。

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    与气液固相反应过程常用的浆态反应器相比,涓流床反应器的主要优点是:

    1、返混小,便于达到较高的转化率;

    2、液固比低,液相副反应少;

    3、避免了催比剂细粉的回收问题。缺点是:温度控制比较困难;催化剂颗粒内表面往往未能充分利用;反应过程中催化剂不能连续排出再生。

    七、塔式反应器

    塔式反应器主要分为以下几种:

    1、鼓泡塔反应器

    塔内充满液体,气体从反应器底部通入,分散成气泡沿着液体上升,既与液相接触进行反应同时搅动液体以增加传质速率。这类反应器适用于液体相也参与反应的中速、慢速反应和放热量大的反应。

    优点:鼓泡塔反应器结构简单、造价低、易控制、易维修、防腐问题易解决,用于高压时也无困难。

    缺点:鼓泡塔内液体返混严重,气泡易产生聚并,故效率较低。

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    2、填料塔反应器

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    填料塔是以塔内的填料作为气液两相间接触构件的传质设备。液体从塔顶经液体分布器喷淋到填料上,并沿填料表面流下。气体从塔底送入,经气体分布装置(小直径塔一般不设气体分布装置)分布后,与液体呈逆流连续通过填料层的空隙,在填料表面上,气液两相密切接触进行传质。填料塔属于连续接触式气液传质设备,两相组成沿塔高连续变化,在正常操作状态下,气相为连续相,液相为分散相。

    3、板式塔反应器

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    液体横向流过塔板经溢流堰溢流进入降液管,液体在降液管内释放夹带的气体,从降液管底隙流至下一层塔板。塔板下方的气体穿过塔板上气相通道,如筛孔、浮阀等,进入塔板上的液层鼓泡,气、液接触进行传质。气相离开液层而奔向上一层塔板,进行多级的接触传质。

    4、喷淋塔反应器

    喷淋塔反应器结构较为简单,液体以细小液滴的形式分散于气体中,气体为连续相,液体为分散相。

    喷淋塔是气膜控制的反应系统,适于瞬间、界面和快速反应过程。塔内中空,特别适用于有污泥、沉淀和生成固体产物的体系。

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    八、几种组合反应器

    1、旋流反应器

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    旋流反应器是一种新型高效化工反应设备,由传统的旋风收尘器与水力旋流器改进而成,当外加一些辅助设备时可用于高温下的两相或三相反应。工作时流体从切线方向进入反应器,在离心力、摩擦力和重力等共同作用下,各组分均沿反应器内壁旋转向下运动,其间各流体组分充分接触并发生反应。最后,密度大的组分从反应器下部排出,密度小的组分则沿反应器的轴向部位逆流而上,从上端排出。

    目前在光化学、生物工程和工业领域中的水泥窑外分解、碎屑燃料旋流燃烧、旋涡炉以及沸腾焙烧等均有应用。但由于旋流反应器传递特性的研究涉及化学、流体力学、传热传质等多门学科,难度较大,所以其工作机理研究进展较慢。

    2、环流反应器

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    环流反应器综合了鼓泡塔和机械搅拌釜的优良性能,具有反应速度快、结构简单、无机械传动部件以及易于工程放大等优点,是一类高效的气液接触反应设备。环流反应器包括上升管、下降管、气液分离器和底部连接段4部分。

    3、多相组合膜生物反应器

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    多相组合膜生物反应器是一种将膜分离技术与传统污水生物处理工艺有机结合的新型水处理与回用设备。精细化工生产过程中排出的有机物质大多有毒且难以降解,严重危害环境,因此化工废液的处理日益得到广泛关注。

    多相组合膜生物反应器技术通过膜组件的高效分离作用,极大提高了分离效率,同时膜的隔离过滤作用为之后的生物反应提供了质量分数较高的原料,如在固液分离中,膜生物反应器中活性污泥的质量浓度可达到(20000~30000)mg/L,由于具有如此高的生物量,因此膜反应器对有机物的降解能力非常显著,在国内外再生水处理工程中得到了推广应用。

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  • 10月30日,之江实验室举行智能计算数字反应堆启动会,联合10余家顶级创新机构共建这一重大科学装置。启动会上,指令集CEO潘爱民受聘为智能计算数字反应堆首席架构师。当天,实验室还同步启动了...

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    10月30日,之江实验室举行智能计算数字反应堆启动会,联合10余家顶级创新机构共建这一重大科学装置。启动会上,指令集CEO潘爱民受聘为智能计算数字反应堆首席架构师。

    当天,实验室还同步启动了智能计算数字反应堆第一批重大攻关项目,包括计算材料、计算育种、计算制药、计算天文、计算基因五大方向,全面赋能相关领域的科研创新和产业发展。智能计算数字反应堆的启动建设,为之江实验室打造智能计算国家战略科技力量奠定了坚实基础。

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    何谓“智能计算”?它不是超级计算、云计算的替代品,也不是现有计算的简单集成品,而是根据任务所需,以最佳方式利用既有计算资源和最恰当的计算方法,解决实际问题的一种计算形态,具有随需接入、泛在服务、自动适配、精准高效等特点。

    何谓“数字反应堆”?它是一个基于智能计算的全新科学装置,在智能化数字反应堆引擎推动下,为不同计算任务调度最优计算资源,适配最佳计算方法,形成最优结果,将为我国科学发现、社会治理、数字经济发展提供新方法、新工具、新手段。

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    之江实验室主任朱世强在启动会上表示,之江实验室将以算力设施与智能平台为底座,以数据、算法、模型与知识为基础,打造公共知识库、领域知识库,构建运行管理、协同计算、知识构建、模拟推演、数据处理、人机交互六大引擎,建设智能计算数字反应堆。

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    数字反应堆首席架构师潘爱民研究员介绍,数字反应堆本身是个极其复杂的系统,必须用系统思维的方法论进行建设。“算力资源是强异构的,我们通过一个软件操作系统来有效调度和管理这些资源,并且抽象出多个引擎为领域应用,特别是人工智能应用,提供计算赋能。我们可以把所有这些算力看成一台计算机,反应堆操作系统就是这台计算机的系统软件,通过抽象,形成各领域开发应用所需要的界面。”

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    “之江实验室建设的智能计算数字反应堆,以人工智能技术为催化剂,促进跨学科多行业多模态数据产生聚变式与裂变式应用,将成为新一代人工智能的重要基础设施。”中国工程院院士、之江实验室人工智能领域首席科学家潘云鹤在现场点评时说。

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    启动会上,朱世强主任为潘爱民研究员颁发了聘任书,正式聘任潘爱民为之江实验室智能计算数字反应堆首席架构师。

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    启动会当天,之江实验室还启动了智能计算数字反应堆的首批重大应用项目,首次发布了智能计算数字反应堆计算育种、计算天文、计算制药、计算材料等系列白皮书,加速促进智能计算与材料、制药、基因、育种、天文等领域的深度耦合,支撑我国重大战略领域的科学研究,助力浙江省三大科创高地建设。

    未来,在战略应用的牵引、核心引擎的迭代和开源开放社区的支撑下,智能计算数字反应堆将持续进化。不同领域的知识将在数字反应堆的作用下碰撞出数字文明新图景,不仅支撑科学研究,还将服务国家战略、数字经济和社会民生。

    智能计算数字反应堆是一个大计算装置,集数据、模型、算法和知识于一体,解决的是巨大运算量的需求;指令集物联网操作系统是产业数字化的底层系统软件,涉及到产业各个数字化场景。两者相互补充,共同为产业数字化进步发挥作用。而且,两者也可以形成联动,将数据采集、智能计算以及融合控制结合起来,做到从产业数字化跃变为产业智能化。智能计算数字反应堆除了服务好科学发现的计算需求,也支撑国家安全、数字经济以及社会治理等方向的计算需求。未来与指令集物联网操作系统有广阔的合作空间。

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    杭州指令集智能科技有限公司(简称指令集智能科技),成立于2018年8月,是一家底层软件及技术服务公司,以指令集物联网操作系统为核心,为政府、企业提供深度适配物联场景的各种智慧解决方案。

    作为物联网操作系统的提出者和实践者,指令集始终坚持“让互联与智慧更简单”的使命,积极投入研发力量,并于2020年获得国家“高新技术企业”称号。指令集公司总部及研发中心位于杭州,目前已在上海、重庆、海宁分别成立子公司,以便提供更好的本地化服务。

    指令集物联网操作系统(iSysCore OS)是指令集自主研发的统一管理和控制物联场景中各种软硬件及数据资源的新一代物联网基础软件;目前已广泛应用于泛建筑、工业等物联场景。指令集也因此在2020年被评为“中国智能操作系统领军企业”。

    指令集物联网操作系统,让设备实现互联、让数据产生价值、让业务持续发展、让系统安全可靠、让企业数智化转型更高效。

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