엔비디아는 지멘스 에너지가 발전소의 예측 유지보수를 지원하는 디지털 트윈을 구축하기 위해 옴니버스(Omniverse) 플랫폼를 사용하고 있다고 밝혔다.

지멘스 에너지는 대형 가스터빈과 증기 터빈을 포함하는 복합 화력 발전소를 건설하고 솔루션을 제공하는 회사다. 발전소에 쓰이는 배열회수보일러(HRSG)는 가스 터빈의 배기 열을 사용하여 증기 터빈을 구동하기 위한 증기를 생성하는데, 지멘스 에너지에 따르면 이 보일러는 발전소의 열역학적 효율성을 60% 이상 향상시킬 수 있다.

배열회수보일러의 내부에 남아 있는 증기와 물의 혼합물은 부식을 일으켜서 부품의 수명에 영향을 준다. 그리고, 부식으로 보일러 파이프의 벽 두께가 얼마나 손실되었는지 확인하고 수리하기 위해서는 평균 5.5일간 가동을 중단해야 한다. 지멘스 에너지는 이 시간을 10% 줄이면 연간 17억 달러를 절약할 수 있을 것으로 추정하고 있다.

지멘스 에너지는 안전을 유지하면서 공장 가동중단 빈도를 줄이기 위한 새로운 워크플로를 개발하기 위해 엔비디아의 기술을 채택했다. 이는 물 유입구 온도, 압력, pH, 가스터빈 전력 및 온도와 같은 실시간 데이터를 사전 처리하여 물과 증기의 압력, 온도 및 속도를 계산하는 기술들을 포함한다. 압력, 온도 및 속도는 엔비디아 모듈러스(Modulus) 프레임워크로 생성된 물리적 머신러닝 모델에 입력돼, 실시간으로 파이프를 통해 증기와 물이 흐르는 방식을 시뮬레이션한다.

이후 파이프의 유동조건 상태는 다수의 GPU에 액세스하여 디지털 트윈을 만들고 가상 시뮬레이션 및 협업을 할 수 있는 엔비디아 옴니버스를 통해 시각화된다. 옴니버스는 다중 GPU 전반에 걸쳐 확장되어 지멘스 에너지가 부식의 전반적인 영향을 실시간으로 이해하고 예측할 수 있도록 지원한다.

지멘스 에너지는 엔비디아 A100 텐서 코어(Tensor Core) GPU에서 실행되는 엔비디아 소프트웨어 프레임워크를 이용해 시간 경과에 따라 열, 물 및 기타 조건이 금속에 미치는 부식 효과를 시뮬레이션하고 있다. 이를 통해 지멘스는 유지보수 요구를 보다 정교하게 조정할 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 사용하여 유지보수를 보다 정확하게 예측하면 고장 위험 없이 유지보수의 빈도 또한 줄일 수 있다.

각 배열회수보일러에 대한 전산 유체 역학 모델을 구축한 보일러 플랜트의 파이프 내부 부식을 추정하는 데에는 최대 8주가 소요된다. 이 프로세스는 대략 600개 이상의 역학 모델을 필요로 하는데, 지멘스 에너지는 엔비디아 기술을 이용해 보다 빠른 워크플로를 구축함으로써 부식 예측을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있다.

한편, 엔비디아는 지멘스 에너지 외에도 다양한 산업 분야의 기업들이 디지털 트윈을 통해 운영을 개선하고 있다고 소개했다. 대표적인 기업으로는 전세계 31개 공장에서 다양한 산업 디지털 트윈을 구축하고 있는 BMW 그룹과 엔비디아 옴니버스 플랫폼에서 5G 네트워크 설계를 위한 도시 지역 디지털 트윈을 구축하고 있는 에릭슨 등이 있다.

그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)의 조사에 의하면 전세계 디지털 트윈 플랫폼 시장은 2028년까지 860억 달러에 이를 것으로 예상된다. 지멘스 에너지의 스테판 리히텐베르거(Stefan Lichtenberger) 기술 포트폴리오 매니저는 “엔비디아의 개방형 플랫폼과 물리 기반 신경망은 지멘스 에너지에 큰 가치를 제공한다”고 전했다.