Figure 1. Dans un moteur ou une turbine à usage intensif, la lubrification réduit l'usure en empêchant un contact direct entre les pièces métalliques d'un palier à glissement (représenté) ou d'un train d'engrenages. Les ingénieurs doivent savoir comment les pressions extrêmes allant jusqu'à 10, 000 atmosphères affectent la viscosité d'un fluide, car une fois qu'il atteint une certaine valeur critique, il ne fournit plus une lubrification adéquate. Crédit :@tsarcyanide/MIPT
Des chercheurs de l'Institut de physique et de technologie de Moscou (MIPT) et d'ailleurs ont modélisé le comportement d'un lubrifiant largement utilisé dans des conditions extrêmes. Leurs calculs sur les supercalculateurs russes épargnent les expériences coûteuses et prédisent comment la viscosité de 2, 2, le 4-triméthylhexane évolue entre les conditions standard et une pression pouvant atteindre 10, 000 fois que dans votre chambre. Les résultats, signalé dans Équilibre des phases fluides , sont essentiels pour les applications industrielles de fluides similaires dans les moteurs d'avion, comme additifs pour carburant et isolants électriques.
L'étude a été récompensée par un premier diplôme au 10e Industrial Fluid Properties Challenge organisé par l'American Institute of Chemistry Engineers (AIChE), l'American Chemical Society, et les grandes entreprises.
L'industrie a besoin de meilleurs modèles de comportement des fluides
La modélisation informatique des fluides industriels est une alternative importante aux expériences réelles, qui ne sont pas toujours réalisables. Peu de laboratoires peuvent se permettre des mesures réelles à des pressions aussi élevées que 10, 000 atmosphères. Cela dit, les ingénieurs travaillant dans l'industrie doivent savoir comment se comporte un lubrifiant dans de telles conditions, car ils sont une réalité des moteurs d'avions modernes et des turbines à vapeur (fig. 1).
« La modélisation informatique séduit les entreprises, car il permet des résultats rapides en passant en revue de nombreuses options possibles, " a expliqué Nikolay Kondratyuk du MIPT Laboratory of Supercomputing Methods in Condensed Matter Physics. " En testant rapidement des centaines de combinaisons de composés dans une simulation, on peut concevoir un lubrifiant. Plutôt que d'embaucher des dizaines de chercheurs, les entreprises trouvent financièrement plus solide de financer des concours où elles peuvent collecter des données utiles sur les performances de divers modèles. »
Les concours aident à sélectionner et perfectionner les modèles
Le défi des propriétés des fluides industriels a permis aux chercheurs de prédire théoriquement une certaine propriété d'un fluide important pour l'industrie. Cette fois, il s'agissait de la viscosité de cisaillement de 2, 2, 4-triméthylhexane - un hydrocarbure utilisé dans les huiles moteur - à des pressions allant jusqu'à 10, 000 atmosphères. Pour déterminer les gagnants, les organisateurs ont mené une expérience et ont choisi les simulations qui reflétaient le plus la réalité.
Le dernier défi, qui s'est terminé en novembre, en vedette sept équipes du National Institute of Standards and Technology des États-Unis, Université Jiao Tong de Shanghai, Collège impérial de Londres, et ailleurs. L'équipe russe comprenait Kondratyuk, l'auteur principal de l'article en compétition, et co-auteur Vasily Pisarev, tous deux affiliés au MIPT, l'Institut commun des hautes températures de l'Académie des sciences de Russie, et l'École supérieure d'économie.
De gauche à droite :Scott Bair, organisateur du 10e Industrial Fluid Properties Challenge et premier finaliste Nikolay Kondratyuk de l'Institut de physique et de technologie de Moscou. Crédit:fluidproperties.org
"Chaque équipe devait soumettre une prédiction théorique aveugle, ne sachant pas comment s'est déroulée l'expérience, " commenta Kondratyuk. " Alors, lors de la réunion annuelle de l'AIChE à Pittsburg, Scott Bair a révélé ses résultats expérimentaux et a déclaré que nous n'étions que deuxième derrière l'équipe de Johns Hopkins en termes de précision des prédictions."
Les valeurs de viscosité prédites par les concurrents russes pour des pressions comprises entre 1 et 5, 000 atmosphères coïncidaient avec les mesures expérimentales dans l'erreur de ces dernières, ou 3%. Au-delà de 5, 000 atmosphères, l'écart des prédictions du modèle augmente progressivement à mesure que la pression augmente.
La puissance de calcul contraint les simulations
Même un supercalculateur est incapable de modéliser le comportement des molécules de lubrifiant sur des échelles de temps supérieures à la microseconde. Cela signifie que pour obtenir des résultats de simulation comparables à ceux mesurés dans une expérience, les données modélisées doivent être extrapolées, ou généralisé au-delà de sa portée d'origine. Il y a deux options principales pour ce faire, associé à deux méthodes distinctes.
« Nous avons commencé par faire ce que toutes les autres équipes ont fini par faire. nous avons extrapolé les résultats de la méthode de non-équilibre, " dit Kondratyuk. " Mais ensuite nous avons testé la méthode de l'équilibre, et il s'est avéré viable sur toute la plage de pression. Nous avons finalement soumis cette deuxième prédiction, et cela nous a débarqués à la deuxième place."
