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Kyle E.尼迈耶。;柯蒂斯，尼古拉斯·J。;宋志仁

pyJac公司：用于化学动力学的分析雅可比生成器。 （英语） Zbl 1411.80001号

计算。物理学。公社。 215, 188-203 (2017).
摘要：燃烧现象的精确模拟需要使用详细的化学动力学，以捕捉极限现象，如点火和熄灭，并预测污染物的形成。然而，具有实际意义的碳氢燃料化学动力学模型通常具有大量物种和反应，并且在控制微分方程中表现出高度的数学刚度，特别是对于较大的燃料分子。为了整合控制化学动力学的刚性方程，反应流模拟通常依赖于需要频繁雅可比矩阵计算的隐式算法。一些原位和后验计算诊断方法也需要精确的雅可比矩阵，包括计算奇异摄动和化学爆炸模式分析。通常，有限差分在数值上近似于这些值，但对于较大的化学动力学模型，这提出了重要的计算要求，因为化学源项评估的数量与物种数量的平方成比例。此外，现有的雅可比分析工具无法优化评估或支持GPU等新兴SIMD处理器。这里我们介绍一下pyJac公司，一个基于Python的开源程序，生成用于化学动力学建模和分析的分析雅可比矩阵。除了生成必要的自定义源代码以评估反应速率（包括所有现代反应速率公式）、化学源项和雅可比矩阵外，pyJac公司使用优化的求值顺序来最小化计算和内存操作。作为证明，我们首先通过显示通过自动微分获得的矩阵在0.001%范围内的一致性，确定氢、甲烷、乙烯和异戊醇氧化动力学模型的雅可比矩阵的正确性（物种数量为13-360）。然后，我们使用pyJac公司通过矩阵评估时间比较；由生成的例程pyJac公司比一阶有限差分法和现有的雅可比分析软件的性能提高了3-7.5倍TCHem公司在单螺纹基础上增加1.1-2.2倍。值得注意的是TCHem公司不是线程安全的，而pyJac公司易于并行化，因此可以大大优于TCHem公司在多核CPU上。我们在这里描述的雅可比矩阵生成器将有助于降低将化学源项与隐式算法（尤其是需要精确雅可比阵的算法）集成的成本。此外，该程序的开源版本和基于Python的实现将使其得到广泛采用。

引用于5文件

MSC公司：

80-04 经典热力学问题的软件、源代码等
80A30型 热力学和传热中的化学动力学
80A25型 燃烧

关键词：

化学动力学;雅可比（Jacobian）;SIMD（单指令多数据）;通用分组

软件：

LAPACK公司;数字Py;GRI-技术3.0;PyYAML公司;CUDA公司;T化学;蟒蛇;坎特拉;娴熟;赛马拉松;pyJac公司;github
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.E.Niemeyer}等人，《计算》。物理学。Commun公司。215188-203（2017；Zbl 1411.80001）
全文： 内政部 arXiv公司

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