ओडेइलो भट्टी का डिजिटल जुड़वाँ: एक तापीय दरार का अनुकरण

पिछले महीने, ओडेइलो के सौर भट्टी के एक फ़ेसटेड दर्पण में थर्मल शॉक के कारण विनाशकारी दरार आ गई। कारणों का पता लगाने के लिए, हेलियोस्टेट क्षेत्र का एक डिजिटल ट्विन तैनात किया गया। 3D पाइपलाइन ने RIEGL के LIDAR डेटा को Ansys Discovery में CFD सिमुलेशन के साथ एकीकृत किया, जिससे रिफ्लेक्टर की सतह पर अत्यधिक गर्मी के बिंदुओं का मानचित्रण हुआ। इसका उद्देश्य यह निर्धारित करना था कि क्या सौर ट्रैकिंग सिस्टम ने रिसीवर के बाहर ऊर्जा का संकेंद्रण किया, जिससे कांच अत्यधिक गर्म हो गया।

Ansys Discovery में स्कैनिंग और थर्मल सिमुलेशन पाइपलाइन 🔥

यह प्रक्रिया RIEGL VZ-2000i स्कैनर के साथ उच्च-सटीकता स्कैनिंग से शुरू हुई। परिणामी पॉइंट क्लाउड ने पैराबोला की सटीक ज्यामिति और प्रत्येक फ़ेसट के ओरिएंटेशन को कैप्चर किया। इस मॉडल को Rhino 3D में आयात किया गया, जहाँ वास्तविक संचालन स्थितियों में आपतित सौर विकिरण की गणना करने के लिए लेडीबग प्लगइन का उपयोग किया गया। इसके बाद, मेश को Ansys Discovery में स्थानांतरित किया गया ताकि क्षणिक ऊष्मा स्थानांतरण विश्लेषण किया जा सके। सिमुलेशन ने क्षतिग्रस्त दर्पण के किनारे पर 150 डिग्री सेल्सियस से अधिक का अचानक तापीय प्रवणता प्रकट किया, जो पड़ोसी हेलियोस्टेट द्वारा परावर्तित किरण के पथ से मेल खाता था। मॉडल ने पुष्टि की कि विफलता ट्रैकर के गलत संरेखण के कारण नहीं, बल्कि आंशिक छाया के कारण हुई, जिसने गर्म बिंदु के निकट एक ठंडा क्षेत्र उत्पन्न किया।

विफलता का विज़ुअलाइज़ेशन और डिजिटल ट्विन का मूल्य 🛠️

निष्कर्षों को संप्रेषित करने के लिए, तापमान क्षेत्र को Twinmotion में निर्यात किया गया। रीयल-टाइम विज़ुअलाइज़ेशन ने दर्पण की सतह पर रंग प्रवणता के रूप में ऊष्मा प्रवाह दिखाया, जिससे तापीय तनाव बिंदु स्पष्ट हो गया। इस डिजिटल ट्विन ने न केवल ट्रैकिंग सिस्टम की जिम्मेदारी पर विवाद को हल किया, बल्कि पूर्वानुमानित रखरखाव उपकरण के रूप में अपनी उपयोगिता भी साबित की। अब, यह मॉडल भविष्य की दरारों को रोकने के लिए किसी भी छायांकन परिदृश्य का अनुकरण करने की अनुमति देता है, जो महत्वपूर्ण सौर ऊर्जा बुनियादी ढांचे में आभासी प्रतिकृतियों के उपयोग को मान्य करता है।

कौन सी थर्मोस्ट्रक्चरल सिमुलेशन पद्धति ओडेइलो के सौर भट्टी के एक फ़ेसटेड दर्पण में थर्मल शॉक के कारण दरार के प्रसार को अधिक सटीक रूप से मॉडल करने में सक्षम होगी, ताकि डिजिटल ट्विन के भीतर वास्तविक समय में इसके व्यवहार की भविष्यवाणी की जा सके?

(पी.एस.: मेरा डिजिटल ट्विन अभी एक मीटिंग में है, जबकि मैं यहाँ मॉडलिंग कर रहा हूँ। तो तकनीकी रूप से, मैं एक साथ दो जगहों पर हूँ।)