MOOSE ( Multiphysics Object Oriented Simulation Environment ) es un marco de elementos finitos orientado a objetos en C++ para el desarrollo de solucionadores multifísicos acoplados estrechamente del Laboratorio Nacional de Idaho . [ 1 ] MOOSE utiliza el paquete de solucionadores no lineales PETSc y libmesh para proporcionar la discretización de elementos finitos.
Un aspecto clave del diseño de MOOSE es la descomposición de las ecuaciones residuales en forma débil en términos separados, cada uno representado por núcleos de cálculo. La combinación de estos núcleos para obtener residuos completos que describan el problema a resolver se realiza en tiempo de ejecución. Esto permite modificaciones como la activación/desactivación de mecanismos y la incorporación de nueva física sin necesidad de recompilación. MOOSE incluye 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 de la computación con una sólida descripción matemática subyacente de una manera única que permite a científicos e ingenieros desarrollar herramientas de simulación de ingeniería en una fracción del tiempo requerido anteriormente. [ 2 ] El núcleo de MOOSE es el Kernel. Un Kernel es una "pieza" de física . Para agregar nueva física a una aplicación creada con MOOSE, todo lo que se requiere es proporcionar un nuevo Kernel que describa la forma discreta de la ecuación. Generalmente es conveniente pensar en un Kernel como un operador matemático , como un Laplaciano o un término de convección en una ecuación diferencial parcial (EDP). Los Kernels se pueden intercambiar o acoplar para lograr diferentes objetivos de aplicación. Estos Kernels, que ahora suman cientos, permiten a un científico o ingeniero desarrollar una aplicación rápidamente.
Para una nueva aplicación, se seleccionan los Kernels existentes tal cual, o se modifican según sea necesario, y se "conectan". Una ecuación de advección - difusión - reacción tiene la misma forma matemática independientemente de la aplicación para la que se utilice. Normalmente, solo es necesario definir la forma de los coeficientes o las dependencias con otros fenómenos físicos; rara vez es necesario construir Kernels completos desde cero. Con MOOSE, el científico o ingeniero ( desarrollador de la aplicación ) solo necesita desarrollar el Kernel. MOOSE está diseñado para hacer todo lo demás por el desarrollador de la aplicación, como la discretización de elementos finitos de las EDP, el solucionador no lineal y la computación paralela de alto rendimiento .
La idea de nombrar las aplicaciones basadas en MOOSE en honor a especies animales autóctonas de Idaho se inspira, en líneas generales, en el enfoque que el Laboratorio Nacional de Los Alamos adoptó entre 1970 y 1990 para nombrar sus códigos en honor a tribus y artefactos nativos americanos , como APACHE, CONCHAS y la serie de códigos KIVA . Actualmente, existen más de veinte animales de aplicación basados en MOOSE en diversas etapas de desarrollo, desde aquellos que han obtenido resultados preliminares recientemente hasta los que han sido reconocidos a nivel nacional como proyectos de vanguardia (como BISON y MARMOT para actividades de modelado y simulación del rendimiento de combustibles).
Descripción

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 acopladas (un ejemplo de un sistema multifísico es el efecto de retroalimentación térmica sobre secciones transversales neutrónicas donde las secciones transversales son función de la transferencia de calor ). Dentro de MOOSE, el método de Newton-Krylov sin jacobiano (JFNK) se implementa como un solucionador no lineal paralelo que admite naturalmente el acoplamiento efectivo entre sistemas de ecuaciones físicas (o núcleos). [ 3 ] Los núcleos físicos están diseñados para contribuir al residuo no lineal, que luego se minimiza dentro de MOOSE. MOOSE proporciona un conjunto completo de capacidades de soporte de elementos finitos (libMesh) y proporciona adaptación de malla y ejecución paralela . Este marco de trabajo aprovecha en gran medida las bibliotecas de software del Departamento de Energía (DOE) y de la Administración Nacional de Seguridad Nuclear (NNSA), como las capacidades de resolución no lineal del proyecto Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation ( PETSc ) o del 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. Actualmente, YAK está integrado con RattleSnake (transporte de radiación de Sn en múltiples grupos), Pronghorn (difusión en múltiples grupos) y Critter (retroalimentación de temperatura en múltiples escalas de longitud).
Aplicaciones
BISONTE
BISON fue la primera aplicación "animal" basada en MOOSE, y es un código de rendimiento de combustible nuclear basado en elementos finitos aplicable a una variedad de formas de combustible incluyendo 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 gases de fisión y la degradación de propiedades de materiales con el quemado. BISON se basa en el marco MOOSE [ 8 ] y, por lo tanto, puede resolver eficientemente problemas en geometrías axisimétricas bidimensionales o tridimensionales utilizando estaciones de trabajo estándar o grandes computadoras de alto rendimiento . Se implementan modelos de plasticidad , crecimiento por irradiación y fluencia térmica y por irradiación para materiales de revestimiento. También hay modelos disponibles para simular la transferencia de calor en el espacio, el contacto mecánico y la evolución de la presión del espacio/ plenum con el volumen del plenum, la temperatura del gas y la adición de gases de fisión. BISON también está acoplado a una capacidad de simulación de propiedades de materiales de campo de fase a 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 irradiación . MARMOT predice el efecto del daño por radiación en la evolución de la microestructura, incluyendo la nucleación y el crecimiento de vacíos, el crecimiento de burbujas, la migración de 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 calculadas las propiedades a granel, se pueden transferir 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 estrechamente acoplado fluido-roca en yacimientos hidrotermales y de sistemas geotérmicos de ingeniería (EGS) , apuntando a la dinámica de la estimulación de fracturas, flujo de fluidos, deformación de la roca y transporte de calor en un único código integrado, con el objetivo final de proporcionar una herramienta que pueda usarse 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 acoplados térmico-hidrológico-mecánico. Convencionalmente, este tipo de problemas se resuelven utilizando métodos de división de operadores , generalmente acoplando un simulador de flujo subsuperficial 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 de yacimiento, lo que permite examinar el sistema en su conjunto (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 subterráneos que involucran procesos físicos altamente acoplados no linealmente de flujo de fluidos , transporte de solutos , reacciones biogeoquímicas e interacciones medio-solución. Estos problemas son comunes en varios sistemas subterráneos diseñados, como la remediación ambiental , los sistemas geotérmicos mejorados y el secuestro geológico de dióxido de carbono. Actualmente, la física que se puede acoplar en RAT incluye: flujo de fluidos 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 seguridad/sistemas RELAP y se basa en el marco del entorno de desarrollo y 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 bifásico de siete ecuaciones bien planteado (líquido, gas y presiones de interfaz) frente al obsoleto modelo de flujo de seis ecuaciones mal planteado (velocidad del sonido de la 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 implícitamente para transitorios de larga duración, como proporcionar el comportamiento de la planta para evaluaciones del ciclo de vida completo del combustible ; y 4) la capacidad de acoplarse fácilmente a simuladores centrales 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 VHTR de lecho de guijarros refrigerado por gas . Las capacidades actuales de Pronghorn incluyen flujo de fluido poroso acoplado transitorio y estacionario y conducción de calor en estado sólido con un modelo de difusión multigrupo estándar (es decir, fuente fija, criticidad y dependiente del tiempo). [ 33 ] Las capacidades añadidas 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 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 tridimensional cartesiano (x, y, z) o cilíndrico ( r, q, z ), con modelos de retroalimentación térmica precursora y adiabática . Este código ha sido validado con el problema de referencia PBMR400. Utilizando Pronghorn, se han realizado simulaciones de eyección de barras para termofluidos/neutrónica tanto para reactores refrigerados por gas de lecho de guijarros como prismáticos y problemas de referencia de LWR acoplados termoneutrónicos simples. [ 34 ] [ 35 ]
Características
- Solucionador multifísico totalmente acoplado y totalmente implícito
- Física independiente de la dimensión
- Paralelismo automático (ejecuciones de mayor tamaño >100.000 núcleos de CPU)
- El desarrollo modular simplifica la reutilización del código.
- Adaptabilidad de malla integrada
- Galerkin continuo y discontinuo (DG) (simultáneamente)
- Diferenciación automática en modo directo para el cálculo de la matriz jacobiana.
- Soluciones multiescala paralelas intuitivas (ver vídeos a continuación)
- Búsqueda geométrica paralela independiente de la dimensión (para aplicaciones relacionadas con el contacto).
- Interfaz gráfica de usuario flexible y conectable
- Aproximadamente 30 interfaces conectables permiten la especialización de cada parte de la solución.
Notas
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Referencias
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Enlaces externos
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