从火星大气中制造氧气

火星探测器上的实验为人类游客铺平了道路


对于美国宇航局的毅力号火星车来说,在一次戏剧性的下降后降落在火星上需要一个隔热罩、一个降落伞和一个火箭动力的“空中起重机”,它通过电缆将火星车降至火星表面。火星车的主要任务之一是在这颗红色星球上寻找以前生命存在的迹象。它还有一个鲜为人知的任务:测试可以在那里维持人类生命的机器。金宝app

火星之旅将需要大量的氧气——其中一些供宇航员呼吸,但大部分是液态的,用于燃烧回程的燃料。对于四名船员来说,将需要25公吨(55,000磅)。从地球上发射这么大的质量将花费数十亿美元,并涉及复杂的后勤保障,因此NASA计划继续进行原位资源利用——利用他们在现场找到的东西。从两极开采冰来获取氧气将是一个艰巨的过程。相反,他们希望通过从二氧化碳中分离氧原子来从大气中提取二氧化碳,二氧化碳占大气的95%。

“如果我们在火星上弄坏了什么东西,你不能派人去修,那你就完了。所以,我们有一堆步骤,所以我们很有信心,而计算机模型,数字双胞胎,是其中一个关键步骤。”

Eric Hinterman,麻省理工学院航空航天系的博士生

“毅力”号的腹部有一个汽车电池大小的镀金盒子:火星氧气原位资源利用实验(MOXIE)。除了首字母缩写外,这款由麻省理工学院设计的设备的名字还来源于勇气意为勇敢的精神,这个词来源于马萨诸塞州发明的碳酸饮料Moxie。作为即将进行的人类任务的微型版本,它将运行至少10次,测试其能力的极限。“我们正在寻求加快将人类送上火星的道路,”他说迈克尔·赫克特博士他是麻省理工学院这个项目的负责人。“我们希望更快地实现这一目标,降低风险,降低成本。”

该装置包含两个主要部分:气体压缩机和固体氧化物电解槽(SOXE),用于分解CO2利用热和电。这些部件周围是管道、阀门、过滤器、传感器、电源和一台小型计算机。加州喷气推进实验室(JPL)的一个工程模型“孪生”MOXIE被用于测试,然后任务控制中心向遥远的MOXIE发送命令。另一个双胞胎只存在于软件中,赫克特的麻省理工学院团队在工程模型上尝试命令之前运行软件。

金色工程双胞胎MOXIE。

在加利福尼亚州帕萨迪纳市美国宇航局喷气推进实验室的实验室中,一个与MOXIE几乎一模一样的工程双胞胎被用于测试。(图片由NASA/JPL-Caltech提供)

MOXIE的内部视图显示电机和涡旋泵压缩机在左边和SOXE组装在右边。

MOXIE内部与SOXE总成。(图片由NASA/JPL-Caltech提供)

“如果我们在火星上弄坏了什么东西,你不能派人去修理,你就完了,”埃里克·辛特曼(Eric Hinterman)说,他是航空航天系的博士生,该系是该项目的副负责人、前宇航员杰弗里·霍夫曼(Jeffrey Hoffman)的实验室。Hinterman设计了软件模拟。“所以,我们有一堆步骤,所以我们很有信心,而计算机模型,数字双胞胎,是其中一个关键步骤。”

反复检查

“MATLAB的出现改变了我的职业生涯,”赫克特说。“它就像一个袖珍计算器,让你可以担心其他事情,而不是用手计算和绘制图形。”在20世纪80年代,如果他发现了一个问题,他会去马萨诸塞州纳蒂克的MathWorks办公室。1990年左右,他开始编写MATLAB®组件。MATLAB很适合MOXIE项目。

“我有很多做东西的经验,但它们很少会像你设计的那样。让我惊讶的是,这个模型如此接近于预测会发生什么。”

Eric Hinterman,麻省理工学院航空航天系的博士生

Piyush Khopkar是MathWorks的软件工程师,也是MOXIE技术人员和运营团队的一员,他表示使用Simulink的决定金宝app®,用于建模和仿真的图形环境很简单。金宝appSimulink连接到MATLAB,其中包括一个数学和特定于应用程序的函数库,所以“你不需要重新发明轮子”。

Simulink模型截图。金宝app

金宝appMOXIE的Simulink模型。

MOXIE Simu金宝applink模型是从辛特曼以前的学生那里传下来的,但他将其剥离并重新编写。它可以模拟电路、化学、流体动力学、控制和传感器。“我被迫学习了很多关于电化学的知识,”他说,“这很有趣。”

他模拟了三个控制循环。第一种方法在SOXE中保持一个设定的温度,计算设备产生多少热量(电解发生在大约800摄氏度(1470华氏度))以及有多少热量逸出。第二个控制电压以保持电流恒定。第三种是通过调节压气机叶片的旋转速度来确定内部压力。循环还需要模拟故障检测,并在出现问题时停止运行。

辛特曼说,这个模型“相当复杂”。追踪错误并不容易,尽管软件有所帮助。“有时这是一个嵌套问题,需要相当多的时间来调试。”此外,喷气推进实验室有时会更换组件,他必须调整他的模型。“所以,保持体能上的进步可能是最大的挑战之一。”

当模拟与工程模型不一致时,“每次都是不同的,”辛特曼说。“就像温度没有完美对齐一样。然后我可能会发现绝缘材料上有裂缝。”

在开发过程中,当模型与现实不符时,辛特曼就会与喷气推进实验室交谈,或者仔细研究数据,改变公式或常数。现在这个模型已经在地球上证明了自己,他不得不担心火星之旅会如何改变他真正的勇气。发射和再入可能会使事情发生动摇,或者重力差、灰尘和寒冷可能会导致意想不到的变化。他说,他准备在模型中加入“火星因素”,以模拟这颗红色星球上的现实。

图示显示了MOXIE的内部和外部组件,包括压缩机、进气面板、传感器面板和SOXE。

MOXIE的爆炸视图。(图片由NASA/JPL-Caltech提供)

辛特曼说:“我有很多建造东西的经验,它们很少会完全符合你的设计。”将模拟结果与工程模型进行比较,“让我惊讶的是,这个模型如此接近于预测会发生什么。”

MATLAB为Simulink提金宝app供数据,包括硬件尺寸、大气条件、化学常数、控制系统设定值(如所需的SOXE温度)和安全限制。金宝app然后Simulink将模拟输出(传感器读数)发送回MATLAB进行分析。MATLAB也从火星上真正的MOXIE接收数据。但真实的和虚拟的moxie并不能告诉你它们产生多少氧气或二氧化碳与一氧化碳的比例这样简单的事情。相反,MATLAB根据温度、压力和电压传感器数据计算这些值。赫克特说,它还估计了更多的理论值,比如MOXIE的极限和危险点。“有一千种不同的小事情需要计算。”

应用程序截图。左侧面板控制Mars, MOXIE和SOXE参数以及模拟时间。右侧面板显示模型输出,绘制细胞温度和氧气生产速率。

MOXIE Simu金宝applink模型应用程序,它可以自动运行模型仿真。

为了帮助MOXIE运营商进行模拟和解释数据,Khopkar设计了用户界面(ui)。其中一个有虚拟滑块,可以控制火星的参数,比如大气条件,以及MOXIE参数,比如电流和温度。另一个UI显示来自火星模拟或实际实验的数据。Khopkar用一个名为App Designer的MATLAB环境构建了它们。作为运营团队的一员,他也可以使用这些ui。

完美的着陆

毅力号登陆火星后不久,MOXIE就进行了一次健康检查。它将至少运行10次,每次持续约1小时,每隔几个月进行一次。它们将逐渐变得更具挑战性,在不同的大气条件和季节以及一天中的不同时间运行,然后尝试不同的模式和运行条件。

“(结果)让我们感到惊讶的只是它是多么完美……一个在地面上生产的仪器,其行为符合适用于它的所有要求,它一路到达火星,它制造了氧气。”

迈克尔·赫克特博士是麻省理工学院MOXIE项目的负责人

2021年4月20日,《MOXIE》首次播出。MOXIE成功地每小时产生6克氧气,正朝着每小时10克的目标前进。“这是一段相当疯狂的旅程。我们都头晕了。然后是时候开始回复电子邮件和与媒体交谈的艰苦工作了,但我想看看数据,”赫克特当时说。MOXIE使用了一些众所周知的技术,但大部分都是新领域。“它一开始并没有像大多数去火星的东西那样具有传统。”

赫克特说:“结果让我们惊讶的只是它的完美程度。”“事情不应该那么完美。一个仪器在地面上被制造出来符合所有的要求,它一路来到火星,制造氧气。这就是你需要屏住呼吸的部分。”

毅力漫游者的插图,标签指向MOXIE的位置。

MOXIE在毅力号探测器上的位置。(图片由NASA/JPL-Caltech提供)

他接着说:“当我们周二运行它时,距离我们上次运行它并产生氧气已经过去两年了。当你把两年后的自行车从衣橱里拿出来的时候,你估计得给链条上油,松开几个轴承,换轮胎,因为它们可能又旧又裂了。我们把MOXIE装进火星车里,把它倒过来,让它经历热循环,然后发射。它在真空中漂浮了好几个月。我们把它扔在火星上,当东西展开时,伴随着剧烈的爆炸。然后我们就等着。当我们在这种非常恶劣的环境下运行它时,就好像这些都没有发生过一样。”

更大更好

这项工作远未完成。赫克特说:“总的来说,控制系统缺乏智能是最大的挑战。他想让它更加自主,也许可以从地球上上传新的软件。这需要首先进行模拟测试。

辛特曼正在研究MOXIE的继任者,NASA将在将人类送上火星之前部署它。它将花费14个月的时间产生成吨的氧气。在某些方面,这台机器将面临更大的挑战,而在另一些方面,则是更小的挑战。它需要运行更长的时间,产生更多的氧气,但它将在更低的高度运行,配备更智能的计算机,更好的过滤,更好的传感器和自清洁能力。

“真正的价值是[MATLAB]可以看到所有这些不同的变量如何相互作用. ...它可以看到所有这些互动,而人类却很难做到这一点。”

Eric Hinterman,麻省理工学院航空航天系的博士生

这些都是辛特曼需要模拟的新元素。一个很大的不同是:未来的机器将液化、储存和转移它所产生的氧气,而不是将其释放到火星大气中。“我花了两个月的时间专门模拟液化系统,”他说。

Hinterman正在使用MATLAB优化算法来帮助设计硬件布局。他可以告诉软件尽量减少质量,然后软件会尝试不同的泵或压缩机,或一套操作条件。他说:“真正的价值在于,它可以看到所有这些不同的变量是如何相互作用的。”“所以,如果你选择低温泵而不是机械泵,可能温度越低越好。出于某种原因,也许更高的温度更好,它可以看到所有这些相互作用,而人类却很难做到这一点。”

目前,赫克特并没有在下一个项目上花太多心思。“我现在专注于经营这家公司。”


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