Created with Sketch.
import_contacts
View All Posts

teknologi

Alat Komputasi Baru Dapat Membantu Merancang Turbin Mesin Jet Futuristik

Mungkinkah merancang bahan yang tidak terpengaruh oleh suhu ekstrem dalam waktu dekat?


Dalam sebuah studi yang diterbitkan dalam jurnal  Nature Computational Materials , para peneliti di Texas A&M University telah mendeskripsikan alat komputasi untuk mengevaluasi kesesuaian material untuk aplikasi suhu tinggi, seperti turbin gas untuk mesin jet dan generator tenaga listrik. Kerangka kerja komputasi, yang menggabungkan kecerdasan buatan dan fisika dasar, dapat memperkirakan bagaimana material akan berperilaku dalam kondisi yang keras dalam waktu singkat dibandingkan dengan algoritme lain.

“Kami telah menggunakan pendekatan inovatif dan interdisipliner untuk menyaring bahan yang satu juta kali lebih cepat daripada teknik tradisional,” kata Raymundo Arróyave, profesor di Departemen Ilmu dan Teknik Material di Texas A&M dan penulis terkait dalam studi tersebut. "Saat ini, jenis penghitungan ini, bahkan untuk suhu kecil di atas nol mutlak, merupakan tantangan besar karena mahal secara komputasi."


Sejak akhir 1800-an, turbin gas telah menjadi pekerja keras pembangkit listrik. Mesin berbentuk drum ini dilapisi dengan rangkaian bilah bengkok atau melengkung yang mengubah energi kimia dari pembakaran bahan bakar menjadi energi mekanik saat bilah turbin berputar. Gerakan ini kemudian dimanfaatkan untuk menggerakkan pesawat atau menghasilkan listrik. 

Turbin gas beroperasi dalam suhu tinggi, kondisi korosif, membuatnya rentan terhadap kerusakan dan penurunan kualitas yang progresif. Jadi, mendesain material yang dapat menahan suhu ekstrim terus diupayakan.

Di antara berbagai bahan tahan suhu tinggi, keramik yang dikenal sebagai fase MAX diketahui memiliki sifat yang menjembatani kesenjangan antara keramik dan logam konvensional. Dengan kata lain, bahan ini kurang rapuh dibandingkan keramik dan memiliki toleransi suhu yang lebih tinggi daripada banyak logam lainnya.


Artikel lain: Refleksi Pagi Yang Cepat Bisa Membuat Anda Menjadi Pemimpin Yang Lebih Baik - Bahkan Jika Anda Bukan Bosnya


“Bahan-bahan ini adalah kandidat yang ideal untuk komponen struktural untuk turbin gas dan pelapis tahan panas,” kata Miladin Radovic, profesor di departemen ilmu dan teknik material dan penulis senior studi tersebut. “Namun, hanya sedikit dari ratusan kemungkinan fase MAX yang telah diverifikasi secara eksperimental sebagai tahan korosi suhu tinggi dan tahan oksidasi.”


Para peneliti mencatat bahwa mengingat banyaknya elemen yang dapat digunakan untuk membuat fase MAX dan lebih banyak lagi cara untuk menggabungkannya, tugas untuk memverifikasi secara eksperimental bagaimana setiap komposit akan berperilaku pada suhu tinggi menjadi tidak praktis. Di sisi lain, teknik komputasi, seperti algoritme pembelajaran mesin murni, belum begitu kuat dalam memprediksi perilaku materi pada suhu bukan nol.

Sebagai alternatif dari eksperimen dan pembelajaran mesin, model matematika berbasis fisika menawarkan metode yang ketat untuk mengevaluasi properti fase MAX pada suhu yang berbeda. Di antara model-model ini, yang paling mapan, yang disebut teori fungsional kerapatan, dapat menjelaskan perilaku material dengan data input yang minimal. Tetapi teori ini paling baik diterapkan pada material pada keadaan energi terendahnya, yang disebut keadaan dasar. Untuk memprediksi perilakunya pada suhu tinggi, diperlukan perhitungan yang lebih kompleks dan memakan waktu.


"Perhitungan ini berskala sangat buruk," kata Aryave. “Perspektifnya, jika kita ingin menggunakan teori fungsional kerapatan untuk menghitung sifat-sifat calon material pada suhu terendah nol kelvin, yaitu pada keadaan dasar, mungkin diperlukan waktu komputasi sekitar satu hari. Tapi sekarang, jika Anda ingin menghitung properti yang sama pada suhu tertentu, katakanlah 1000 kelvin, itu bisa memakan waktu berminggu-minggu. ”

Lebih lanjut, dia mencatat bahwa memprediksi perilaku material saat terkena oksigen pada suhu tinggi lebih rumit dan mungkin memakan waktu berbulan-bulan atau lebih lama, bahkan ketika menggunakan ribuan prosesor superkomputer sekaligus.

Alih-alih hanya mengandalkan satu metode, Arróyave dan timnya menggunakan pendekatan tiga cabang yang mencakup kombinasi teori fungsional kerapatan, pembelajaran mesin, dan termodinamika komputasi.


Mereka pertama kali menghitung beberapa sifat dasar fase MAX pada kelvin nol dengan teori fungsional kerapatan. Kemudian, perhitungan tersebut digunakan sebagai masukan untuk model pembelajaran mesin. Dengan cara ini, para peneliti mengganti perhitungan yang secara komputasi mahal dari teori fungsional kepadatan dengan model pembelajaran mesin. Kemudian mereka menggunakan termodinamika komputasi untuk menentukan senyawa yang paling stabil untuk suhu tertentu dan komposisi fase MAX tertentu.


“Mari kita pertimbangkan fase MAX yang terbuat dari titanium, aluminium, dan karbon. Pada suhu yang lebih tinggi, kita dapat memiliki, misalnya, karbon dioksida, karbon monoksida, dan kombinasi lain dari karbon dan oksigen yang mungkin bersaing untuk bertahan, ”kata Arróyave. “Dengan menggunakan kerangka kerja kami, orang sekarang dapat menentukan fase atau kombinasi mana yang dapat kami harapkan pada suhu itu, berapa banyak dan apakah itu dapat merugikan. Sederhananya, kami sekarang dapat dengan cepat mengetahui apakah material akan terurai pada suhu tertentu. "


Para peneliti mencatat bahwa meskipun mereka menguji kerangka komputasi mereka pada beberapa kandidat fase MAX, algoritme dapat digunakan untuk mengukur perilaku materi lain yang ada atau materi baru juga.

“Penelitian ini akan membantu dengan cepat mengesampingkan unsur-unsur yang mungkin membentuk oksida tidak stabil pada fase desain material,” kata Arróyave. “Kemudian kami dapat menggunakan bahan-bahan ini untuk membangun turbin gas yang unggul dan alat berat lain yang dapat bertahan bahkan dalam kondisi lingkungan yang paling keras dengan keausan minimal seiring waktu. Turbin berkinerja tinggi ini tidak hanya akan menguntungkan industri penerbangan dan energi tetapi juga konsumen, yang akan melihat pengurangan biaya. ”


Sumber: scienceblog.com-pixabay.com


Baca juga:


Kebiasaan Mendengkur Terkait Dengan Perubahan Otak Yang Signifikan Pada Anak-Anak


Penelitian Baru Mengungkapkan Mengapa Sebagian Dari Kita Selalu Lapar


Kecerdasan Buatan Dapat Memecahkan Bahasa Kanker Dan Alzheimer


Memahami Perilaku Lalat Buah Mungkin Merupakan Langkah Selanjutnya Menuju Kendaraan Otonom

Anggie Wibisono

15
April 2021




Created with Sketch.
Created with Sketch.

Langganan info dari kami