【离散元专栏】HDF5,为EDEM带来更多可能

2021-05-19 10:59发布


EDEM软件能够准确地模拟和分析颗粒的行为, 能让工程师直观地看到这些材料如何与设备发生作用。目前利用EDEM研究的颗粒包括煤块、矿石、土壤、谷物、片剂和粉末等各种不同领域的物料类型。世界上很多采矿、重型设备和加工行业的公司使用EDEM软件来优化设备设计,提高生产率,降低运营成本,缩短产品开发周期并推动产品创新。


HDF5文件格式是一种开源的国际公认的科学数据标准,具有读写速度快、占用空间小和实用工具多等多种优势,被很多的科学机构和软件所采用。EDEM自2016年开始采用HDF5作为软件的数据存储格式,为软件的进一步优化与功能扩展带来了可能。


HDF5采用科学高效的数据存储方法,使得其能够用更小的空间存储更多的数据信息,并能够实现更高效的数据读写。如此,EDEM无论在仿真中的数据压缩存储还是在后处理时的数据提取与处理,相较于以前的版本拥有更高的效率,为用户带来更好的体验。

EDEM 2017以来,基于GPU加速方法的离散元求解技术大大提升了计算效率,为千万级颗粒数量的工程应用仿真提供了可能。但同时也对数据存储效率带来了挑战。经过EDEM开发人员反复测试与验证,HDF5文件可以很好地满足软件在GPU加速模式下的文件读写性能要求,进一步为软件的计算效率提升奠定了基础。

EDEM GPU求解器加速性能


相较于老版本的数据存储方式,HDF5采用时间节点数据存储方式,避免了因为单个结果文件损坏或缺失导致整个仿真数据无法使用的问题,最大程度地降低客户的使用风险。如果某个HDF5文件损坏,可以将其直接移除,EDEM可以正常打开其他时间点的结果文件,最大程度上保证客户能够读取所需的数据。


基于HDF5的开源特征,允许用户编写、开发自己的程序实现对HDF5文件的操作。对于EDEM用户,由于所处领域和行业的不同,对仿真结果数据的处理方法、功能需求也不尽相同。当EDEM内置的后处理功能无法满足用户需求时,可以通过开发针对性的程序来实现这一要求。

基于这一需求,EDEM技术团队利用Python语言编写并发布了名为“EDEMpy”的第三方工具库,以帮助EDEM用户可以快速地读取HDF5类型的文件数据,并利用Python强大的数据处理、数据图表展示等功能实现分析目的。


EDEMpy的安装与使用十分便捷,通过简单的命令即可调用相关函数,实现对颗粒属性、接触属性、几何体属性、Bond属性等复杂数据的直接提取。

读取颗粒位置信息


接触信息读取

读取得到所需的数据后,利用Python的数据处理和分析功能,可以实现对系统的复杂特性参数的计算与分析,如分析颗粒系统的重心变化、时均数据处理、接触/碰撞数量变化、系统能耗分析等等。借助于Python的强大图形及图像处理工具,可以高效、丰富地展示数据结果,帮助研究人员进行数据分析。

搅拌设备颗粒速度云图分析


除了利用编程语言开发相关的程序外,越来越多的专业后处理软件开始支持HF5文件格式的读取与处理功能。下图展示的是由Particle Analytics处理得到的搅混设备内颗粒分布云图,通过截取不同区域的截面,可以详细观察设备不同区域颗粒的分布。


搅混设备内颗粒分布云图


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