All issues

Рассмотрены особенности метода компонентных цепей (МКЦ) при моделировании химико-технологических систем (ХТС) с учетом его практической значимости. Программно-алгоритмической реализацией МКЦ в настоящее время является комплекс программ компьютерного моделирования МАРС (моделирование и автоматический расчет систем). МАРС позволяет осуществлять разработку и анализ компьютерных моделей ХТС с заданными параметрами эксперимента. В ходе настоящей работы осуществлена разработка модели реактора идеального смешения с учетом физико-химических особенностей процесса экстракции урана в присутствии азотной кислоты и трибутилфосфата в среде моделирования МАРС. В качестве результатов представлены кинетические кривые концентрации урана, извлекаемого в органическую фазу. Исследована и подтверждена возможность использования МКЦ для описания и анализа сложных химико-технологических систем ядерно-топливного цикла, в том числе для экстракционных процессов. Использование полученных результатов планируется применять при разработке виртуальной лаборатории, которая будет включать основные аппараты химической промышленности, а также сложные технические управляемые системы (СТУС) на их основе и позволит приобрести широкий спектр профессиональных компетенций по работе с «цифровыми двойниками» реальных объектов управления, в том числе получить первоначальный опыт работы с основными аппаратами ядерной отрасли. Помимо непосредственной прикладной пользы, также предполагается, что успешная реализация отечественного комплекса программ компьютерного моделирования и технологий на основе полученных результатов позволит найти решения к проблемам организации национального технологического суверенитета и импортозамещения.

The features of the component circuits method (MCC) in modeling chemical-technological systems (CTS) are considered, taking into account its practical significance. The software and algorithmic implementation of which is currently a set of computer modeling programs MARS (Modeling and Automatic Research of Systems). MARS allows the development and analysis of mathematical models with specified experimental parameters. Research and calculations were carried out using a specialized software and hardware complex MARS, which allows the development of mathematical models with specified experimental parameters. In the course of this work, the model of a perfect-mixing reactor was developed in the MARS modeling environment taking into account the physicochemical features of the uranium extraction process in the presence of nitric acid and tributyl phosphate. As results, the curves of changes of the concentration of uranium extracted into the organic phase are presented. The possibility of using MCC for the description and analysis of CTS, including extraction processes, has been confirmed. The use of the obtained results is planned to be used in the development of a virtual laboratory, which will include the main apparatus of the chemical industry, as well as complex technical controlled systems (CTСS) based on them and will allow one to acquire a wide range of professional competencies in working with “digital twins” of real control objects, including gaining initial experience working with the main equipment of the nuclear industry. In addition to the direct applied benefits, it is also assumed that the successful implementation of the domestic complex of computer modeling programs and technologies based on the obtained results will make it possible to find solutions to the problems of organizing national technological sovereignty and import substitution.

В Лаборатории информационных технологий (ЛИТ) Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) планируется создание облачного центра параллельных вычислений, что позволит существенно повысить эффективность выполнения численных расчетов и ускорить получение новых физически значимых результатов за счет более рационального использования вычислительных ресурсов. Для оптимизации схемы параллельных вычислений в облачной среде эту схему необходимо протестировать при различных сочетаниях параметров оборудования (количества и частоты процессоров, уровней распараллеливания, пропускной способности коммуникационной сети и ее латентности). В качестве тестовой была выбрана весьма актуальная задача параллельных вычислений длинных джозефсоновских переходов (ДДП) с использованием технологии MPI. Проблемы оценки влияния вышеуказанных факторов вычислительной среды на скорость параллельных вычислений тестовой задачи было предложено решать методом имитационного моделирования, с использованием разработанной в ЛИТ моделирующей программы SyMSim.

Работы, выполненные по имитационному моделированию расчетов ДДП в облачной среде с учетом межпроцессорных соединений, позволяют пользователям без проведения серии тестовых запусков в реальной компьютерной обстановке подобрать оптимальное количество процессоров при известном типе сети, характеризуемой пропускной способностью и латентностью. Это может существенно сэкономить вычислительное время на счетных ресурсах, высвободив его для решения реальных задач. Основные параметры модели были получены по результатам вычислительного эксперимента, проведенного на специальном облачном полигоне для MPI-задач из 10 виртуальных машин, взаимодействующих между собой через Ethernet-сеть с пропускной способностью 10 Гбит/с. Вычислительные эксперименты показали, что чистое время вычислений спадает обратно пропорционально числу процессоров, но существенно зависит от пропускной способности сети. Сравнение результатов, полученных эмпирическим путем, с результатами имитационного моделирования показало, что имитационная модель корректно моделирует параллельные расчеты, выполненные с использованием технологии MPI, и подтвердило нашу рекомендацию, что для быстрого счета задач такого класса надо одновременно с увеличением числа процессоров увеличивать пропускную способность сети. По результатам моделирования удалось вывести эмпирическую аналитическую формулу, выражающую зависимость времени расчета от числа процессоров при фиксированной конфигурации системы. Полученная формула может применяться и для других подобных исследований, но требует дополнительных тестов по определению значений переменных.

А new cloud center of parallel computing is to be created in the Laboratory of Information Technologies (LIT) of the Joint Institute for Nuclear Research JINR) what is expected to improve significantly the efficiency of numerical calculations and expedite the receipt of new physically meaningful results due to the more rational use of computing resources. To optimize a scheme of parallel computations at a cloud environment it is necessary to test this scheme for various combinations of equipment parameters (processor speed and numbers, throughput оf а communication network etc). As a test problem, the parallel MPI algorithm for calculations of the long Josephson junctions (LDJ) is chosen. Problems of evaluating the impact of abovementioned factors of computing mean on the computing speed of the test problem are solved by simulation with the simulation program SyMSim developed in LIT.

The simulation of the LDJ calculations in the cloud environment enable users without a series of test to find the optimal number of CPUs with a certain type of network run the calculations in a real computer environment. This can save significant computational time in countable resources. The main parameters of the model were obtained from the results of the computational experiment conducted on a special cloud-based testbed. Computational experiments showed that the pure computation time decreases in inverse proportion to the number of processors, but depends significantly on network bandwidth. Comparison of results obtained empirically with the results of simulation showed that the simulation model correctly simulates the parallel calculations performed using the MPI-technology. Besides it confirms our recommendation: for fast calculations of this type it is needed to increase both, — the number of CPUs and the network throughput at the same time. The simulation results allow also to invent an empirical analytical formula expressing the dependence of calculation time by the number of processors for a fixed system configuration. The obtained formula can be applied to other similar studies, but requires additional tests to determine the values of variables.