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    一種用于陰極保護(hù)數(shù)值模擬的高性能計(jì)算方法

    2019-06-05 11:58:08
    腐蝕與防護(hù) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:函數(shù)庫(kù)陰極保護(hù)線程

    (1. 中海石油(中國(guó))有限公司 深圳分公司 深水工程建設(shè)中心,深圳 518054; 2. 大連理工大學(xué) 船舶工程學(xué)院,大連 116024)

    陰極保護(hù)(Catholic Protection,簡(jiǎn)稱CP)是通過電化學(xué)方法降低金屬腐蝕速率的一種技術(shù)[1],有犧牲陽(yáng)極陰極保護(hù)(Galvanic Anode Catholic Protection,簡(jiǎn)稱GACP)和外加電流陰極保護(hù)(Impressed Current Catholic Protection,簡(jiǎn)稱ICCP)。犧牲陽(yáng)極陰極保護(hù)設(shè)計(jì)[2],大多根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定需要的陽(yáng)極數(shù)量,然后再根據(jù)設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)確定陽(yáng)極布置方案,因此該方法的誤差較大。采用該方法時(shí)一般選取較大的安全系數(shù),但這會(huì)導(dǎo)致陽(yáng)極用量增加和經(jīng)濟(jì)成本升高,而且增加了安裝施工難度和降低結(jié)構(gòu)強(qiáng)度。外加電流陰極保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[3],采用的輔助陽(yáng)極的單體輸出電流較大,輔助陽(yáng)極的數(shù)量較少,結(jié)構(gòu)表面的保護(hù)電位分布范圍較大,且基于規(guī)范經(jīng)驗(yàn)公式的設(shè)計(jì)方法,往往會(huì)導(dǎo)致結(jié)構(gòu)表面發(fā)生欠保護(hù)或過保護(hù)現(xiàn)象,從而降低結(jié)構(gòu)強(qiáng)度。

    為了彌補(bǔ)經(jīng)驗(yàn)公式的不足,科研人員將有限差分法(Finite Difference Method,簡(jiǎn)稱FDM)[4-5]、邊界元法(Boundary Element Method,簡(jiǎn)稱BEM)[6-8]和有限元法(Finite Element Method,簡(jiǎn)稱FEM)[9-11]等數(shù)值模擬方法應(yīng)用到陰極保護(hù)設(shè)計(jì)中。在犧牲陽(yáng)極陰極保護(hù)設(shè)計(jì)中,通過數(shù)值模擬可以確定最優(yōu)的陽(yáng)極布置方案,即采用最少的陽(yáng)極達(dá)到最佳的保護(hù)效果,從而降低經(jīng)濟(jì)成本和施工難度。在外加電流陰極保護(hù)設(shè)計(jì)中,也可通過數(shù)值模擬確定最優(yōu)的輔助陽(yáng)極數(shù)量、布置和電流輸出方案,避免過保護(hù)問題。

    英國(guó)Beasy公司針對(duì)陰極保護(hù)數(shù)值模擬,已開發(fā)出比較成熟的基于邊界元法的商業(yè)軟件。目前在國(guó)內(nèi),基于邊界元法的陰極保護(hù)數(shù)值模擬也有了較多的研究[12-15],但還沒有成熟的商業(yè)軟件。采用邊界元法進(jìn)行陰極保護(hù)數(shù)值模擬,無需考慮域內(nèi)電位分布,只需要對(duì)邊界進(jìn)行離散,且可以直接得到結(jié)構(gòu)外表面的保護(hù)電位分布,因此,邊界元法是目前最理想的陰極保護(hù)數(shù)值模擬方法。

    然而,隨著海洋結(jié)構(gòu)物的結(jié)構(gòu)形式日益復(fù)雜,尺寸越來越大,數(shù)值模擬的節(jié)點(diǎn)規(guī)模也越來越大,大規(guī)模模型的數(shù)值模擬計(jì)算效率很低,嚴(yán)重影響了模擬的進(jìn)度和效率。當(dāng)前典型海洋工程結(jié)構(gòu)物邊界元模型的節(jié)點(diǎn)數(shù)通常在104~105數(shù)量級(jí),對(duì)應(yīng)的雙精度型浮點(diǎn)系數(shù)矩陣將占用計(jì)算機(jī)0.7~74.5 GB內(nèi)存空間,對(duì)計(jì)算機(jī)硬件資源耗用巨大。通過常規(guī)串行計(jì)算方式生成如此規(guī)模的系數(shù)矩陣,計(jì)算效率很低。邊界元數(shù)值模擬中,系數(shù)矩陣中每行數(shù)據(jù)的計(jì)算相互獨(dú)立且沒有交叉調(diào)用,易于實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算,理論上通過并行算法提高的計(jì)算效率倍數(shù)為計(jì)算機(jī)的CPU數(shù),因此在CPU數(shù)目較多的服務(wù)器上通過并行算法可以大幅提升系數(shù)矩陣的生成效率。

    C#是一種面向?qū)ο蟮母呒?jí)程序語(yǔ)言,從C和C++語(yǔ)言演化而來[16],吸收了C、C++與Java語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn),具有Visual Basic編譯語(yǔ)言的高效率和C++編譯語(yǔ)言的強(qiáng)大功能。C#語(yǔ)言開發(fā)的系統(tǒng)具有界面友好、易維護(hù)和升級(jí)等優(yōu)點(diǎn),并能有效地保護(hù)算法和數(shù)據(jù)。因此,C#語(yǔ)言是開發(fā)Windows數(shù)值模擬應(yīng)用程序的較優(yōu)選擇。但是C#語(yǔ)言是基于Microsoft .NET Framework(簡(jiǎn)稱.Net)運(yùn)行環(huán)境的,在.Net環(huán)境下,一維數(shù)組和多維數(shù)組作為單個(gè)托管對(duì)象(由.Net自動(dòng)分配與釋放內(nèi)存),其存儲(chǔ)能力都不超過2 GB,這限制了數(shù)值模擬的計(jì)算規(guī)模(使用雙精度浮點(diǎn)數(shù),節(jié)點(diǎn)數(shù)或矩陣的階數(shù)不得超過16 384),因此需要研究.Net運(yùn)行環(huán)境下大規(guī)模矩陣在內(nèi)存中的存儲(chǔ)方法,以提高數(shù)值模擬的計(jì)算規(guī)模。

    對(duì)于線性方程組,見式(1),不同求解方法的計(jì)算效率會(huì)相差幾倍、幾十倍,甚至更高,在計(jì)算大規(guī)模問題時(shí),計(jì)算效率會(huì)嚴(yán)重影響模擬的進(jìn)度和效率。因此需要對(duì)大規(guī)模線性方程組的快速求解方法進(jìn)行研究,以提高陰極保護(hù)數(shù)值模擬的計(jì)算效率。

    Ax=b

    (1)

    本工作針對(duì)邊界元陰極保護(hù)數(shù)值模擬,使用C#語(yǔ)言,基于.Net運(yùn)行環(huán)境和Lapack函數(shù)庫(kù),以實(shí)現(xiàn)數(shù)值模擬中系數(shù)矩陣并行生成、大規(guī)模矩陣存儲(chǔ)和大規(guī)模線性方程組快速求解,對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用和開發(fā)我國(guó)自主的陰極保護(hù)數(shù)值模擬商業(yè)軟件具有一定的指導(dǎo)作用。

    1 陰極保護(hù)數(shù)值模擬的基本原理

    1.1 控制方程

    在電解質(zhì)中,陰極保護(hù)相關(guān)電場(chǎng)中的電流密度和電位滿足歐姆定律[11],如式(2)所示。

    (2)

    式中:q為電流密度矢量;ρ為海水電阻率;φ為電位。

    取電解質(zhì)中一立方微元體作為研究對(duì)象,則垂直于立方微元體六個(gè)面的電流密度如圖1所示。

    圖1 三維微元體Fig. 1 Cubic volume element

    任意時(shí)刻,圖1中的立方微元體中的電流變化量為

    (3)

    當(dāng)陰極保護(hù)系統(tǒng)相關(guān)電場(chǎng)達(dá)到平衡狀態(tài)且無內(nèi)部場(chǎng)源時(shí),由電荷守恒可知,微元體中的電流通量為0。因此通過式(3)可以得到電場(chǎng)域內(nèi)控制方程即Laplace方程

    (4)

    1.2 邊界條件

    陰極保護(hù)邊界元數(shù)值模擬的兩個(gè)物理量分別是結(jié)構(gòu)表面的保護(hù)電位和保護(hù)電流密度。陰極保護(hù)問題的邊界條件一般有兩類:第二類邊界條件和第三類邊界條件。

    (1) 第二類邊界條件,表面電流密度為0,例如:海水與空氣的交界面和結(jié)構(gòu)防腐蝕涂層完好部分。

    (5)

    式中:n為邊界處的法線方向。

    (2) 第三類邊界條件,防腐蝕涂層破損部位,裸鋼和陽(yáng)極表面,電位和電流密度的關(guān)系滿足極化曲線。

    (6)

    1.3 基于邊界元的陰極保護(hù)數(shù)值模擬

    對(duì)于Laplace方程,其離散形式的邊界積分方程為[17]

    (7)

    式中:ci為節(jié)點(diǎn)處與邊界光滑度相關(guān)的系數(shù);N為形函數(shù);m為單元數(shù);φi為節(jié)點(diǎn)i處的電位;Γi為第j個(gè)單元;φi*為基本解;qi*為基本解的法向?qū)?shù)。

    (8)

    (9)

    對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn),按式(7)求積分,則可得線性方程組

    (10)

    其中

    C=diag(c1,c2,…,cn)

    (11)

    (12)

    (13)

    (14)

    則式(11)可以化成

    Hφ=Gq

    (15)

    帶入1.2中的邊界條件,將式(15)變換成線性方程組

    Aφ=b

    (16)

    由于邊界條件一般是非線性的,需要反復(fù)迭代求解方程組(16),得到各節(jié)點(diǎn)處的保護(hù)電位。

    對(duì)于節(jié)點(diǎn)數(shù)為N的模型,在求解過程中,需要首先生成H和G矩陣,生成H和G的時(shí)間復(fù)雜度為O(N2)。通常情況下,對(duì)于節(jié)點(diǎn)數(shù)N=10 000的模型,生成系數(shù)矩陣需要10 min左右;而對(duì)于節(jié)點(diǎn)數(shù)N=100 000的模型,生成系數(shù)矩陣則需要大概17 h。A是N×N的滿陣,在求解線性方程組(14)時(shí),時(shí)間復(fù)雜度為O(N3),空間復(fù)雜度為O(N2),使用雙精度浮點(diǎn)數(shù)(一個(gè)雙精度浮點(diǎn)數(shù)占8個(gè)字節(jié)的內(nèi)存)存儲(chǔ)矩陣時(shí),占用的內(nèi)存M可通過下式計(jì)算。

    (17)

    2 并行計(jì)算方法

    本工作中單機(jī)并行計(jì)算技術(shù)的實(shí)現(xiàn)基于微軟.NET 4.0平臺(tái),利用任務(wù)并行庫(kù)TPL[18](Task Parallel Library)改寫計(jì)算程序。TPL采用Task類(任務(wù)類),它的聲明對(duì)象落實(shí)到了具體的計(jì)算任務(wù),可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)線程的創(chuàng)建和執(zhí)行。

    針對(duì)陰極保護(hù)數(shù)值模擬,從式(7)可知每個(gè)節(jié)點(diǎn)處的積分計(jì)算量基本相同,因此可以依據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)和線程數(shù)劃分任務(wù)。本研究通過TPL中的Parallel.For函數(shù)開發(fā)了邊界元系數(shù)矩陣并行生成算法。

    對(duì)系數(shù)矩陣并行算法進(jìn)行了測(cè)試,測(cè)試環(huán)境如表1所示,測(cè)試結(jié)果如圖2所示。從圖2可以看出,當(dāng)線程數(shù)小于計(jì)算機(jī)處理器數(shù)目時(shí),增加線程數(shù)可以提升計(jì)算效率。在線程數(shù)等于處理器數(shù)目時(shí),計(jì)算效率最高,進(jìn)一步增加線程數(shù),會(huì)降低計(jì)算效率。

    表1 測(cè)試環(huán)境Tab. 1 Testing enviroment

    圖2 計(jì)算時(shí)間與線程數(shù)的關(guān)系Fig. 2 Relationship between computing time and number of threads

    在研究中發(fā)現(xiàn),計(jì)算機(jī)同時(shí)進(jìn)行計(jì)算的線程數(shù)不會(huì)超過處理器核數(shù),當(dāng)使用的線程數(shù)超過處理器核數(shù)時(shí),超出的線程在前面的線程執(zhí)行完畢后才會(huì)執(zhí)行。由于每個(gè)線程的計(jì)算量是一樣的,故在不考慮其他因素的理想情況下,本例中并行計(jì)算時(shí)間為

    (18)

    式中:t為計(jì)算時(shí)間;C為由總?cè)蝿?wù)量決定的常數(shù)。

    公式(18)說明,當(dāng)NCPU等于32時(shí),計(jì)算效率最高,繼續(xù)增加NCPU會(huì)降低計(jì)算效率。

    需要注意的是,公式(18)是在理想狀態(tài)下給出的,不能用于求解并行計(jì)算時(shí)間,僅用來定性分析計(jì)算效率。

    另一方面,使用過多的線程數(shù)會(huì)占用過多的計(jì)算機(jī)資源,申請(qǐng)和釋放線程也會(huì)消耗一定的時(shí)間,從而也會(huì)降低計(jì)算效率。

    從測(cè)試結(jié)果和以上分析可知,在并行計(jì)算的線程數(shù)等于計(jì)算機(jī)處理器核數(shù)時(shí),并行計(jì)算的效率最高。

    3 大規(guī)模矩陣存儲(chǔ)方法

    在.Net運(yùn)行環(huán)境下,一維數(shù)組和多維數(shù)組作為單個(gè)托管對(duì)象(由.Net自動(dòng)分配與釋放內(nèi)存)的存儲(chǔ)能力都不超過2 GB,矩陣階數(shù)不得超過16 384,這限制了數(shù)值模擬的計(jì)算規(guī)模。本工作通過使用非托管內(nèi)存實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模矩陣的存儲(chǔ)。

    在C#語(yǔ)言中,Marshal.AllocHGlobal(IntPtr cb)函數(shù)可以申請(qǐng)連續(xù)的非托管內(nèi)存(通過代碼申請(qǐng)與釋放的內(nèi)存),IntPtr為指針類型的數(shù)據(jù),可以表示內(nèi)存中的所有地址,即AllocHGlobal函數(shù)可以申請(qǐng)計(jì)算機(jī)空閑的最大連續(xù)內(nèi)存空間。內(nèi)存申請(qǐng)完畢后,可以通過非安全指針進(jìn)行訪問。

    AllocHGlobal申請(qǐng)的內(nèi)存空間是連續(xù)的,將矩陣存儲(chǔ)在其中后,可以直接使用Lapack函數(shù)庫(kù)的矩陣運(yùn)算函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,因此在.Net運(yùn)行環(huán)境下,使用非托管內(nèi)存進(jìn)行大規(guī)模矩陣的存儲(chǔ)是最理想的選擇。

    4 大規(guī)模線性方程組快速求解方法

    目前,求解線性方程組主要借助Lapack函數(shù)庫(kù),Intel和AMD公司分別開發(fā)了針對(duì)自己處理器的Lapack函數(shù)庫(kù):MKL(Math Kernel Library)和ACML(AMD Core Math Library)。使用其中的矩陣運(yùn)算函數(shù),比自行編寫的矩陣運(yùn)算函數(shù)效率高很多。

    求解線性方程組(16),一般使用Lapack函數(shù)庫(kù)中dgetrf和dgetrs兩個(gè)函數(shù),其中dgetrf函數(shù)對(duì)矩陣A進(jìn)行三角分解,dgetrs利用分解后的矩陣進(jìn)行求解。

    目前Lapack函數(shù)庫(kù)都封裝在DLL(Dynamic Link Library)中,DLL分為兩種:一種是直接由機(jī)器語(yǔ)言組成(由C、C++和Fortran等語(yǔ)言編譯的DLL);另一種是由.Net中間語(yǔ)言組成,在被調(diào)用時(shí),再由.Net翻譯為機(jī)器語(yǔ)言。

    目前MKL和ACML提供的Lapack函數(shù)庫(kù)都是采用Fortran開發(fā)的,因此其中的函數(shù)由機(jī)器語(yǔ)言組成。使用C、C++和Fortran語(yǔ)言都可以通過Lapack函數(shù)庫(kù)對(duì)應(yīng)的頭文件直接調(diào)用其中的函數(shù)。使用C#語(yǔ)言可以直接調(diào)用基于.Net的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(DLL文件)中的函數(shù),但不能夠直接調(diào)用普通DLL的函數(shù)。在C#語(yǔ)言中,可以通過DllImport[19]調(diào)用基于機(jī)器語(yǔ)言的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)函數(shù)。

    采用表1中的測(cè)試環(huán)境,對(duì)MKL和ACML中dgetrf和dgetrs函數(shù)的求解性能進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試結(jié)果如圖3所示。從圖3中可以看出:在本測(cè)試環(huán)境下,ACML的求解效率是MKL的兩倍左右,因此在實(shí)際使用中應(yīng)根據(jù)處理器類型采用合適的函數(shù)庫(kù)。

    圖3 矩陣求解時(shí)間與節(jié)點(diǎn)數(shù)的關(guān)系Fig. 3 Matrix solving time vs number of nodes

    5 求解案例

    采用兩個(gè)實(shí)際工程案例對(duì)求解性能進(jìn)行了分析,測(cè)試環(huán)境如表1所示,并行計(jì)算時(shí)使用了32個(gè)線程。

    5.1 張力腿平臺(tái)陰極保護(hù)數(shù)值模擬

    模型包括張力腿平臺(tái)的水下主體部分、鉆井立管、張力筋腱和犧牲陽(yáng)極,共有63 024個(gè)節(jié)點(diǎn),115 336個(gè)三角形單元,如圖4所示。求解方程組時(shí),共迭代4次,模擬結(jié)果如圖5所示,求解耗時(shí)如表2所示。從表2可以看出:采用并行生成系數(shù)矩陣和AMD Lapack進(jìn)行求解,可以大幅提升計(jì)算效率。

    圖4 張力腿平臺(tái)邊界元網(wǎng)格模型Fig. 4 Boundary element model of tension-leg platform

    圖5 張力腿平臺(tái)犧牲陽(yáng)極陰極保護(hù)的模擬結(jié)果Fig. 5 Simulated result of sacrificial anode cathodic protection for tension-leg platform

    計(jì)算方案生成系數(shù)矩陣時(shí)長(zhǎng)方程組求解時(shí)長(zhǎng)總時(shí)長(zhǎng)串行生成&MKL求解566.2113.6679.8并行生成&AMD求解18.057.475.4

    5.2 半潛平臺(tái)陰極保護(hù)數(shù)值模擬

    模型包括半潛平臺(tái)的水下主體部分、鉆井立管和張力筋腱,共有56 594個(gè)節(jié)點(diǎn),111 204個(gè)三角形單元,如圖6所示。求解方程組時(shí),共迭代3次,模擬結(jié)果如圖7所示,求解耗時(shí)如表3所示。從表3可以看出:采用并行生成系數(shù)矩陣和AMD Lapack進(jìn)行求解,可以大幅提升計(jì)算效率。

    圖6 半潛平臺(tái)邊界元網(wǎng)格模型Fig. 6 Boundary element model of semi-submersible platform

    圖7 半潛平臺(tái)外加電流陰極保護(hù)的模擬結(jié)果Fig. 7 Simulated result of impressed current cathodic protection for semi-submersible platform

    計(jì)算方案生成系數(shù)矩陣時(shí)長(zhǎng)方程組求解時(shí)長(zhǎng)總時(shí)長(zhǎng)串行生成&MKL求解456.961.7518.6并行生成&AMD求解14.531.345.8

    6 結(jié)論

    本工作使用C#編程語(yǔ)言,在.Net運(yùn)行環(huán)境下,針對(duì)陰極保護(hù)邊界元數(shù)值模擬,從系數(shù)矩陣生成、存儲(chǔ)和大規(guī)模線性方程組求解三個(gè)方面對(duì)高性能計(jì)算方法進(jìn)行了研究,并得到了以下結(jié)論。

    (1) 使用單機(jī)并行計(jì)算方法可以顯著提升邊界元數(shù)值模擬中系數(shù)矩陣的生成效率,線程數(shù)等于處理器數(shù)目時(shí),計(jì)算效率最高;

    (2) 在.Net環(huán)境下,使用非托管內(nèi)存可以使用計(jì)算機(jī)空閑的最大連續(xù)內(nèi)存空間,是數(shù)值模擬中存儲(chǔ)大規(guī)模矩陣的理想選擇;

    (3) 在.Net環(huán)境下,可以使用Lapack函數(shù)庫(kù)中的高性能運(yùn)算函數(shù)對(duì)線性方程組進(jìn)行求解,不同處理器應(yīng)采用相應(yīng)的函數(shù)庫(kù)。

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