Modélisation ultra-rapide des transferts de chaleur par rayonnement et par conduction et exemple d'application

Fast Modeling of Radiation and Conduction Heat Transfer and application example

• Auteur / Autrice : Boutros Ghannam
• Direction : Denis Clodic
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energétique
• Date : Soutenance le 19/10/2012
• Etablissement(s) : Paris, ENMP
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre énergétique et procédés (Paris ; Fontainebleau, Seine et Marne ; Sophia-Antipolis, Alpes Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Gicquel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Denis Clodic, Walter Yuen, Maroun Nemer, Ludovic Ferrand
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : John Howell

Mots clés

Mots clés contrôlés

Hauts fourneaux

Simulation par ordinateur

Transfert de chaleur

CUDA (informatique)

Cartes graphiques (informatique)

Mots clés libres

Méthode Zonale à Multiples Coefficients d'Absorption (MACZM)

Algorithmes de droites discrètes

Algorithme des revêtements non-récursif (NRPA)

Méthode des différences finies Localement unidimensionnelle (LOD)

Processeurs Graphiques (GPU)

CUDA Parallél

Multiple Absorption Coefficient Zonal Method (MACZM)

Discrete line algorithms

Non-Recursive Plating Algorithm (NRPA)

Locally One Dimensional (LOD) finite difference method

Graphic Processing Unit (GPU)

Cuda

Parallelization

Résumé

L'apparition de CUDA en 2007 a rendu les GPU hautement programmables permettant ainsi aux applications scientifiques et techniques de profiter de leur capacité de calcul élevée. Des solutions ultra-rapides pour la résolution des transferts de chaleur par rayonnement et par conduction sur GPU sont présentées dans ce travail. Tout d'abord, la méthode MACZM pour le calcul des facteurs de transferts radiatifs directs en 3D et en milieu semi-transparent est représentée et validée. Ensuite, une implémentation efficace de la méthode à la base d'algorithmes de géométrie discrète et d'une parallélisation optimisée sur GPU dans CUDA atteignant 300 à 600 fois d'accélération, est présentée. Ceci est suivi par la formulation du NRPA, une version non-récursive de l'algorithme des revêtements pour le calcul des facteurs d'échange radiatifs totaux. La complexité du NRPA est inférieure à celle du PA et sont exécution sur GPU est jusqu'à 750 fois plus rapide que l'exécution du PA sur CPU. D'autre part, une implémentation efficace de la LOD sur GPU est présentée, consistant d'une alternance optimisée des solveurs et schémas de parallélisation et achevant une accélération GPU de 75 à 250 fois. Finalement, toutes les méthodes sont appliquées ensemble pour la résolution des transferts de chaleur en 3D dans un four de réchauffage sidérurgique de brames d'acier. Dans ce but, MACZM est appliquée avec un maillage multi-grille et le NRPA est appliqué au four en le découpant en zones, permettant d'avoir un temps de calcul très rapide une précision élevée. Ceci rend les méthodes utilisées de très grande importance pour la conception de stratégies de contrôle efficaces et précises.

The release of CUDA by NVIDIA in 2007 has tremendously increased GPU programmability, thus allowing scientific and engineering applications to take advantage of the high GPU compute capability. In this work, we present ultra-fast solutions for radiation and diffusion heat transfer on the GPU. First, the Multiple Absorption Coefficient Zonal Method (MACZM) for computing direct radiative exchange factors in 3D semi-transparent media is reviewed and validated. Then, an efficient implementation for MACZM is presented, based on discrete geometry algorithms, and an optimized GPU CUDA parallelization. The CUDA implementation achieves 300 to 600 times speed-up. The Non-recursive Plating Algorithm (NRPA), a non-recursive version of the plating algorithm for computing total exchange factors is then formulated. Due to low-complexity matrix multiplication algorithms, the NRPA has lower complexity than the PA does and it runs up to 750 times faster on the GPU by comparison to the CPU PA. On the other hand, an efficient GPU implementation for the Locally One Dimensional (LOD) finite difference split method for solving heat diffusion is presented, based on an optimiwed alternation between parallelization schemes and equation solvers, achieving accelerations from 75 to 250 times. Finally, all the methods are applied together for solving 3D heat transfer in a steel reheating furnace. A multi-grid approach is applied for MACZM and a zone-by zone computation for the NRPA. As a result, high precision and very fast computation time are achieved, making the methods of high interest for building precise and efficient control units.