Цифрові двійники стають провідним трендом у різних галузях промисловості. Це інструменти, що дозволяють створити віртуальний клон фізичного місця або елемента. Впродовж багатьох років їх використовували для запобігання масовим рухам людей під час великих зібрань, таких як аеропорти або футбольні матчі, а також для проведення початкових тестувань нових транспортних засобів.
Останнім часом компанія Repsol Lubricants активно використовує технологію цифрових двійників. Завдяки тісній співпраці з дослідниками з Університету Віго, Repsol змогла розробити інструмент, який дозволяє віртуально розуміти поведінку масла в різних типах двигунів.
Раніше для моніторингу діяльності двигуна використовувалися різні датчики. Аналіз поведінки на основі цих даних міг займати до року. Однак завдяки оцифруванню та розвитку штучного інтелекту цей процес значно прискорився.
Як працює симуляція поведінки масла
Спочатку компанія Repsol отримувала допомогу від дослідників з Університету Уельви, які займалися характеристикою масла для моделі. Це дозволило працювати в середовищі GT Suite, програмному забезпеченні, яке дозволяє відтворювати поведінку різних типів двигунів за різних умов.
GT Suite призначене для розробки двигунів, але не враховує їх вплив на різні продукти, такі як мастила. Тут на допомогу прийшли дослідники з Університету Віго, які на основі цього програмного забезпечення створили симулятор поведінки масла в двигунах різних транспортних засобів, як згоряння, так і гібридних.
"Після параметризації двигуна додаються входи мастила, і можна симулювати будь-який цикл або використовувати поточні цикли омологації, такі як WLTC або WHVC. Можна також вказати реальний маршрут і аналізувати, що відбувається," пояснює Сантьяго Марото, старший менеджер з технічної підтримки та розробки мастил у Repsol.
Поки що ці інструменти ще мають потенціал для покращення, що буде вдосконалено в найближчі роки. "Поки що вони не можуть симулювати, як деградує масло, що є дещо складнішим," говорить Марото.
Цей прогрес дозволив прискорити валідацію мастил, що призводить до значного покращення продуктивності двигунів та зменшення витрат палива. Наразі проект охоплює автомобілі та автобуси, а найближчими місяцями планується продовження з двигунами мотоциклів.
Завдяки цій симуляційній моделі не тільки досягається валідація мастил, але й дозволяється розробляти нові ад-хок формули для різних типів двигунів та циклів без потреби у традиційних тестуваннях транспортних засобів. Це також допомагає кількісно оцінювати покращення продуктивності та отримувати параметри мастила, які важко виміряти експериментально.
"У транспортних засобах з внутрішнім згорянням ми спостерігали зменшення механічних втрат через тертя до 18% і витрату палива до 5%," підсумовує Марото.
