Convergent Science, Argonne国家实验室和阿美（Aramco Americas）研究中心（底特律）获得了2021年HPCwire行业更佳应用的编辑精选奖。这三家单位的提名理由是：利用高性能计算（HPC）实现评估发动机冷工况的高精度仿真，达到提升燃烧稳定性和降低动力系统排放的目标。

在现代内燃机中，排放主要来自于冷启动工况，该工况下后处理设备还未加温至必要的工作温度，无法发挥正常作用。为了降低这部分排放，必须要研究冷工况下的点火和燃烧过程，从而开发新的降低排放的方案。来自于Convergent Science, Argonne和Aramco的研究团队利用CFD和HPC准确模拟了冷态工况下的燃烧过程并改善了燃烧效率。燃烧效率越高，燃烧过程越完整，从而减少了某些标准污染物的排放。

研究团队首先使用CONVERGE的高精度仿真来描述由冷工况引起的模型不确定性。对这些不确定性的研究有助于开发更准确的边界条件和物理模型。

然后，研究团队利用开发好的物理模型和边界条件再进行设计优化研究，这个过程是在Argonne顶级的计算设备Theta超级计算机上完成的。

重型汽油压燃发动机中

火花辅助引燃的火焰和燃烧发展

Aramco研究中心（底特律）计算模拟组的科学家Yuanjiang Pei介绍：“我们为重载汽油压燃点火（GCI）发动机开发了点火辅助装置来保证可靠的冷启动。通过我们的设计优化研究，这款发动机在冷启动工况下的燃烧效率提升了26%。”

尽管团队专门研究的是GCI发动机，但他们开发的方法可以拓展到其他类型的发动机上。总体而言，该项目为未来低气候影响的动力系统发展奠定了坚实的基础。

Argonne的科学家Muhsin Ameen介绍说：“和Aramco以及Convergent Science在GCI冷启动方面的联合研究成为行业内如何利用DOE国家实验室的HPC资源及专业知识来解决国家重大课题的成功案例。除了对GCI冷启动进行发动机优化设计外，从这个项目中吸取的经验教训最终建立起了重型发动机冷启动建模的更佳实践方案。”

Convergent Science的合伙人Kelly Senecal也充分肯定了这项工作的意义：发展可持续推进技术至关重要，改进内燃机是减少交通运输业排放较快的方法之一。通过与Aramco以及Argonne的优秀工程师合作，利用Argonne顶尖的计算设备，我们在这方面取得了巨大的进展。

火花塞间隙附近的火核初始状态及速度场

这个跨学科团队在之前清洁推进系统开发项目中就合作过。2019年，这三家单位凭借使用HPC和人工智能（AI）加速清洁高效发动机设计获得了HPCwire奖。2020年又因使用超算解决喷油器的微米级制造缺陷，改善混合预测再度获奖。

Aramco Americas研发主任Ghaithan AlMuntasheri对联合研发小组给予了高度评价：“在交通运输行业降低碳排放方面，我们的合作模式是基础研究和应用研究有效结合的成功范例。”