SimForge 案例分享｜击碎算力瓶颈，神工坊赋能搅拌釜生物反应器仿真
在生物工程领域，搅拌釜生物反应器是细胞培养、发酵工艺开发的核心装备。其内部流场均匀性、氧传递效率及剪切力分布的精准控制，直接关系产物收率与工艺稳定性。然而，传统仿真手段在应对多相流耦合、瞬态动力学分析等高复杂度场景时，常因算力资源不足导致模型简化过度、收敛困难，甚至被迫牺牲仿真精度。
场景直击，痛点解析
场景直击，痛点解析
多物理场耦合计算超载
在搅拌釜生物反应器中，流体力学场、传热场和传质场之间存在着紧密的耦合关系。通过多物理场耦合计算，可以深入了解搅拌釜生物反应器内各个物理场的相互作用机制。例如，流场和颗粒分布的动态模拟需要实时计算流体的速度、压力和颗粒的分布情况。[1]但求解这些耦合的偏微分方程对算力的要求非常高，尤其是在处理大规模反应釜时，容易出现计算超载的情况。
网格规模与精度矛盾
网格越密，网格数量越多，计算结果越精确，但过大的网格规模将消耗庞大的计算资源[2]。例如，千万网格会致使本地工作站内存溢出，但缩减后又会导致关键涡流区域解析度不足。
参数优化效率低下
参数优化：在工程设计领域，“参数优化”是指通过系统地调整和优化设计变量（参数），以使系统或产品的性能达到最优或满足特定的设计要求。[3]
比如在过去传统搅拌釜生物反应器设计仿真流程中，需要改变各主要部件的结构和尺寸参数，进行分析对比。[4]参数优化的过程通常需要进行多次仿真计算，以寻找最优的参数组合，这对于计算资源和时间成本都是巨大的消耗。
技术突围，精准赋能
技术突围，精准赋能
“本地没有高性能设备，软硬件投入及维护成本又高，导致搅拌釜生物反应器仿真工作效率低下。”
“每次提交任务都要排队等HPC资源，参数调整后又要重新排队，研发周期完全不可控。”
SimForge 高性能仿真云平台实现了多 GPU 的分时共享，同时支持大规模仿真数据的多 GPU 服务端并行渲染，让10亿+网格可视化无压力。
这意味着在处理搅拌釜生物反应器复杂的流场、颗粒分布等大规模数据可视化时，工程师不再需要因本地设备性能不足而困扰，云端的操作体验也可以和本地高性能工作站上的作业流畅度一较高下。
SimForge平台Fluent性能测试结果
2. "超算级资源池+工业级软件栈"的垂直整合架构
SimForge 拥有亚洲最大的价值2亿的商业仿真软件授权，搭建了“传统商软+开源/国产软件+自研定制软件”的“工业级软件栈”，配合超算资源支持，单体软件并行最高可达2048核。
以搅拌釜生物反应器仿真为例，无论是多物理场耦合计算超载，还是网格规模与精度难以两全的难题，都能借此迎刃而解。
SimForge 采用实时计费，精准结算的模式，让用户在使用过程中能够清晰了解费用情况，风险可控。无论是短期的集中计算任务，还是长期的研发项目，都能根据实际使用情况灵活计费，避免了资源浪费和不必要的成本支出，以及日常软硬件维护的烦恼。
结语
结语
基于SimForge高性能仿真云平台的软硬件支撑，用户极大降低了软硬件的一次性投入成本，避免了日常软硬件维护烦恼。用户通过web，即享受了“PC式高性能体验”，使用超算硬件资源和海量软件资源开展仿真作业，实现从前处理建模到结果可视化的全云端闭环，高效完成了搅拌釜生物反应器仿真工作。
参考文献：
[1]丁敬斌. 反应釜搅拌性能有限元仿真分析CFD辅助设计应用[J]. 科学技术创新,2022(26):68-71.
[2]周储朋,钱善华,任海栋,等. 基于流体仿真的搅拌器结构参数对搅拌特性影响研究[J]. 化学工业与工程,2024,41(3):124-134.
[3]LIU Peilin, TIAN Lifeng, QIU Tian, LI Lihui, Huang Fuxiang, YIN Bingang, ZHU Gang. ROV Controller Parameter Optimization Simulation Based on Combinatorial Optimization AlgorithmJ. Ocean Engineering Equipment and Technology, 2023, 10(1): 64-70.
[4]孙庆丰. 搅拌釜式生物反应器设计及优化[D]. 黑龙江:哈尔滨工业大学,2007.
