人工智能突破可以降低材料生产中的能源成本。欧洲杯足球竞彩
制造无数的N95口罩保护了数百万美国人免受Covid的影响，这不仅需要注意细节，而且需要大量能量。这些口罩中的许多材料都是欧洲杯足球竞彩由一种称为熔体吹的技术产生的，其中在高温下旋转微小的塑料纤维，需要使用大量能量。该过程还用于其他产品，例如炉过滤器，咖啡过滤器和尿布。
得益于美国能源部（DOE）Argonne国家实验室的新计算努力与3M结合，并得到DOE的高性能计算能源创新（HPC4EI）计划的支持，研究人员正在寻找大幅度减少金额的新方法熔化N95口罩和其他应用所需的材料所需的能量。欧洲杯足球竞彩
目前，用于创建喷嘴旋转非织造材料的过程产生非常高质量的产品，但它的能源很大。欧洲杯足球竞彩每年在全球每年生产约300,000吨熔体材料，每年的能源大约需要245吉瓦小时，大欧洲杯足球竞彩约是大型太阳能农场产生的数量。通过使用Argonne超级计算资源来配对计算流体动力学模拟和机器学习技术，Argonne和3M协作试图将能源消耗降低20％，而不会损害材料质量。
熔化的过程使用模具在高温下挤压塑料。该研究的作者Argonne计算科学家本杰明·布莱西克（Benjamin Blaiszik）说，找到一种在较低温度下创建相同的塑料组件的方法。“就像我们试图在烤箱里制作披萨一样；我们正在尝试使用算法来找到正确的尺寸，披萨石的材料以及烹饪温度，以最大程度地减少所使用欧洲杯足球竞彩的能量，同时保持味道相同，”他说。
通过使用模拟和机器学习，Argonne研究人员可以运行数百甚至数千个用例，这是对先前工作的指数改进。“我们有能力调整诸如Die几何学参数之类的内容，”Blaiszik说。“我们的模拟将使某人在实际的工业设施中生产商品，我们的计算机可以告诉您其现实应用程序的潜力。”
模拟提供了对过程的关键见解，一种评估用于生成机器学习算法数据的参数组合的方法。然后可以利用机器学习模型，以最终收敛于可以节省所需能源的设计。
由于制造新喷嘴的过程非常昂贵，因此从机器学习型号中获得的信息可以为材料制造商提供缩小到一组最佳设计的方法。“机器学习增强模拟是廉价地廉价地组合参数，例如温度，材料成分和压力，以高质量创建这些材料的最佳方法，以较少的能量，欧洲杯足球竞彩“布莱西克说。
融化过程的初始模型是通过在Argonne领导力计算设施（ALCF）上使用计算流体动力学（CFD）软件OpenFOAM和Connerge在Argonne领导力计算设施（ALCF）上执行的一系列模拟运行开发的。ALCF是位于Argonne的科学用户设施办公室。欧洲杯线上买球
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