MOXIE が火星の大気から酸素を生成 - MATLAB & Simulink

火星の大気から酸素を生成

火星探査車での実験が人類の火星への道を開く


NASA の探査車パーサヴィアランスは、火星への劇的な降下を経て着陸しましたが、その過程では耐熱シールド、パラシュート、そして探査車をケーブルで地表まで降ろすロケット推進を利用した「スカイクレーン」が使用されました。探査車の主な任務の一つは、この赤い惑星にかつて生命が存在した痕跡を探すことです。また、あまり知られていない任務もあり、そこでの人間の生活を支える機械をテストすることです。

火星への旅には大量の酸素が必要になります。その一部は宇宙飛行士が呼吸するためのものですが、大部分は帰路の液体燃料として使われます。乗組員が4人の場合、25トンの酸素 が必要になります。そんな大量の酸素を地球から送るには数十億ドルものコストがかかり、複雑な計画も必要になるため、NASAは現地で調達した資源を利用しようとしています。つまり、現地にあるものを活用するのです。酸素を採取するために極地から氷を採掘するのは困難な作業となるでしょう。代わりに、火星の大気の 95% を占める二酸化炭素から酸素原子を分離することで大気から酸素を取り出せないかと考えています。

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    「もし火星で何かを壊してしまったら、それを直すために誰かを送ることもできず、それで終わりです。ですから、私たちは確信を得られるように膨大なステップを踏んでおり、その中でもコンピューター モデル、つまりデジタル ツインは重要なステップの 1 つです。」

    パーサヴィアランスの腹部には、自動車のバッテリーほどの大きさの金メッキの箱が収められています。それが MOXIE (Mars Oxygen In-Situ Resource Utilization Experiment)です。頭字語以外にも、MIT で設計されたこの装置の名称は「勇敢な精神」を意味する moxie に由来しており、マサチューセッツ州で発明された炭酸飲料である『Moxie』にもかけられています。今後の有人ミッションで使用する装置のミニチュア版として、少なくとも 10 回は稼働させ、能力の限界をテストする予定です。「私たちは、人類を火星へ送るための道を加速しようとしています」と、MITでプロジェクトを率いるマイケル・ヘクト博士は述べています。「私たちはそれをより早く、より少ないリスクで、より少ないコストで実現することを目指しています。」

    この装置は、ガスコンプレッサーと固体酸化物形電解セル (SOXE) の 2 つの主要部品で構成されており、熱と電気を利用して CO 2 を分解します。これらのコンポーネントの周囲には、パイプ、バルブ、フィルター、センサー、電源、小型コンピューターが配置されています。カリフォルニア州のジェット推進研究所 (JPL) にある MOXIE のエンジニアリングモデル「ツイン」は、ミッションコントロールが遠く離れた MOXIE にコマンドを送信する前にテスト用として使用されます。もう 1 つのツインはソフトウェアのみで存在し、ヘクト博士の MIT チームがエンジニアリング モデルでコマンドを試す前にそれを実行します。

    MOXIE の金色のエンジニアリング ツイン。

    MOXIE とほぼ同一のエンジニアリング ツインが、カリフォルニア州パサデナにある NASA ジェット推進研究所の実験室でのテストに使用されています。(画像提供: NASA/JPL-Caltech)

    MOXIE の内部。左側にモーターとスクロール ポンプ コンプレッサー、右側に SOXE アセンブリが配置されています。

    SOXE アセンブリを備えた MOXIE の内部。(画像提供: NASA/JPL-Caltech)

    「もし火星で何かを壊してしまったら、それを直すために誰かを送ることもできず、それで終わりです」と、プロジェクトの副リーダーで元宇宙飛行士のジェフリー・ホフマン氏の研究室がある航空宇宙学部博士課程の学生、エリック・ヒンターマン氏は言います。ヒンターマン氏はソフトウェアシミュレーションを設計しました。「ですから、私たちは自信を持てるようにたくさんのステップを踏んでおり、コンピューター モデル、つまりデジタル ツインはその重要なステップの 1 つです。」

    ダブルチェック

    「MATLABがリリースされてから、私の職業人生は変わりました」とヘクト博士は言います。「それはポケット電卓のようなもので、手で計算したりグラフ化したりする代わりに、他のことに気を配ることができるのです。」1980 年代、彼は問題を見つけると、マサチューセッツ州ネイティックにあるMathWorks のオフィスに立ち寄っていました。1990年頃、彼は自らの手で MATLAB® コンポーネントを記述し始めました。MATLAB はMOXIE プロジェクトに最適でした。

    「私はこれまでいろいろなものを作った経験がありますが、設計した通りに出来上がることはめったにありません。モデルが予測に非常に近づいたことに驚きました。」

    MathWorks のソフトウェアエンジニアで、MOXIE 技術スタッフとして運営チームに所属する Piyush Khopkar は、モデル化とシミュレーションのためのグラフィカル環境である Simulink® を採用する決断は簡単だったと言いますす。Simulink は MATLAB との連携により、数学関数とアプリケーション専用関数のライブラリが含まれているため、車輪の再発明は必要ありません。

    Simulink モデルのスクリーンショット。

    MOXIE 用のSimulinkモデル。

    MOXIE Simulinkモデルは、以前の学生からヒンターマン氏に引き継がれたものですが、彼はそれを一から作り直しました。電気回路、化学、流体力学、制御、センサーをモデル化します。「電気化学についてたくさん学ばざるを得ませんでした。それはとても楽しいことでした」と、彼は言います。

    彼は 3 つの制御ループをモデル化します。1 つ目は、SOXE 内の設定温度を維持し、デバイスが生成する熱量 (電気分解は約 800 度 (華氏 1,470 度) で発生) と逃げる熱量を考慮します。2 番目は電圧を制御して電流を一定に保ちます。3 番目は、コンプレッサーブレードの回転速度を調整して内部圧力を決定します。ループでは、故障検出をモデル化し、問題が発生したときに実行をシャットダウンする必要もあります。

    このモデルは「かなり複雑」だとヒンターマン氏は言います。ソフトウェアが役立つとはいえ、エラーを追跡するのは簡単ではありません。「時には、デバッグにかなりの時間を要するネストされた問題が発生することもあります。」さらに、JPL は時々コンポーネントを交換するため、モデルを調整する必要がありました。「ですから、物理的な MOXIE の進歩に追いつくこと自体が、おそらく最大の課題の 1 つだったと思います。」

    シミュレーションがエンジニアリング モデルと一致しない場合は、「毎回何か異変があります」とヒンターマン氏は言います。「例えば、温度が完全に一致しない場合があります。そこから、断熱材に亀裂が入っていることがわかるかもしれません。」

    開発の過程で、モデルが現実と一致しなかった場合、ヒンターマン氏はJPLと話し合ったり、データを精査したりして、数式や定数を変更しました。モデルにより地球上でその性能が実証された今、彼は火星への旅が実際の MOXIE にどのような変化をもたらすかを心配しなければなりません。打ち上げや再突入が何らかの影響を及ぼしたり、重力差、塵、寒さによって予期せぬ変化が生じたりする可能性もあります。彼は、赤い惑星の現実を再現するために、モデルに「火星の要因」を追加できるようにしていると述べています。

    コンプレッサー、吸気パネル、センサー パネル、SOXE など、MOXIE の内部と外部コンポーネントを示すイラスト。

    MOXIEの分解図。(画像提供: NASA/JPL-Caltech)

    「私はこれまでいろいろなものを作った経験がありますが、設計した通りに出来上がることはめったにありません」とヒンターマン氏は言います。シミュレーションとエンジニアリングモデルを比較すると、「モデルが予測に非常に近いことに驚きました。」

    MATLAB は、ハードウェアの各部分のサイズ、大気条件、化学定数、望ましい SOXE 温度などの制御システムの設定値、安全制限などのデータをSimulinkに提供します。次に、 Simulink はシミュレーション出力 (センサーの読み取り値) を MATLAB に送り返して分析します。MATLAB は火星の実際の MOXIE からのデータも受信します。しかし、現実の MOXIE も仮想の MOXIE も、酸素の生成量や二酸化炭素と一酸化炭素の比率といった単純なことは教えてくれません。代わりに、 MATLAB は温度、圧力、電圧センサー データからこれらの値を計算します。また、MOXIE の限界や危険ポイントなど、より理論的な値も推定するとヘクト博士は言います。「計算しなければならない細かいことが無数にあります。」

    アプリケーションのスクリーンショット。左側のパネルで、火星、MOXIE、SOXE のパラメーターとシミュレーション時間を制御します。右側のパネルには、セル温度と酸素生成率をプロットしたモデル出力が表示されます。

    モデルシミュレーションの実行を自動化する MOXIE Simulinkモデル アプリケーション。

    MOXIE オペレーターがシミュレーションを実行し、データを解釈できるように、Khopkar はユーザー インターフェイス (UI) を設計しました。1 つは、大気の状態などの火星のパラメーターと、電流や温度などの MOXIE パラメータを制御する仮想スライダーです。別の UI には、シミュレーションまたは火星での実際の実験からのデータが表示されます。Khopkar は、App Designer と呼ばれる MATLAB 環境を使用してこれらを構築しました。運用チームの一員として、彼もこれらの UI を使用します。

    完璧な着陸

    パーセベランスが火星に着陸した直後、MOXIE は初期の状態確認を実施しました。1 回約 1 時間の運転を数カ月ごとに少なくとも 10 回実施する予定です。試験内容は次第に難易度を増し、さまざまな大気条件や季節、異なる時間帯での運用が行われ、さらに異なるモードや運用条件に挑戦する予定です。

    「結果を見て驚かされたのは、その完璧さでした…地上で作られた機器がすべての要件を満たす動作を示し、遠く離れた火星で酸素を生成したのです。」

    2021年4月20日、MOXIE は初運転を行いました。MOXIE は 1 時間あたり 6 グラムの酸素を生成することに成功し、1 時間あたり 10 グラムという目標に向けて順調に進んでいます。「本当に波乱万丈な旅でした。みんな興奮してるよ。でも、次はメールに返信したり、メディアと話したりするという大変な仕事が待っています。私はデータを見たいのですが」とヘクト博士は当時語っています。MOXIE はいくつかのよく知られた技術を使用していますが、その多くは新しい領域です。「火星を目指すほとんどのプロジェクトにありがちな伝統や実績といったものから始まったわけではありません。」

    「その結果には、完璧さという点で驚かされました」とヘクト博士は言います。「物事はそんなに完璧にうまくいくはずはない。求められたすべての要件を満たす動作をする装置が地上で製造されて、火星まで運ばれ、酸素を生成しました。そして、それこそ思わず息を呑む瞬間です。」

    パーサヴィアランス探査車のイラスト。ラベルは MOXIE の位置を示しています。

    パーサヴィアランス探査車上の MOXIE の位置。  (画像提供: NASA/JPL-Caltech)

    彼は続けます。「火曜日に再び動かしたとき、前回酸素を作ってから 2 年が経過していました。2 年ぶりに自転車をクローゼットから出すと、チェーンに油をさし、ベアリングをいくつか取り外し、タイヤが古くなってひび割れている可能性が高いので交換する必要があると予想しますよね。私たちは MOXIE をローバーに搭載し、逆さまにして熱サイクルにかけ、打ち上げました。それは真空状態で何ヶ月も巡航していました。私たちはそれを火星に降ろしましたが、展開する際に激しい爆発が起きました。私たちは待ちました。そして、この非常に過酷な状況下で動かしてみたところ、まるで何事もなかったかのように動作したのです。」

    より大きく、さらに優れたものへ

    仕事はまだ終わっていません。「概して、制御システムのスマートさの欠如が最大の課題です」とヘクト博士は言います。彼は地球から新しいソフトウェアをアップロードするなどして、さらに自律性を高めたいと考えています。まずシミュレーションでテストする必要があります。

    ヒンターマン氏は、NASA が人類を火星に送る前に配備する予定の MOXIE の後継機の開発に取り組んでいます。14か月かけて何トンもの酸素を生成します。ある意味では、そのマシンはより大きな課題に直面するでしょうし、別の意味では、より小さな課題に直面するでしょう。より長時間稼働し、より多くの酸素を生成する必要がありますが、高性能なコンピューターと優れたフィルタリングやセンサー、そして自己洗浄機能も搭載し、標高の低い場所で稼働することになります。

    「本当の価値は、[MATLAB] によって、これらの異なる変数がどのように相互作用するかを見ることができる点です。...人間にはその相互作用を把握するのが難しいのに対して、MATLAB はそれらすべてを視覚化できます。」

    これらはヒンターマン氏がシミュレーションする必要がある新しい要素です。大きな違いは、将来の機械は生成した酸素を火星の大気中に放出するのではなく、液化、貯蔵、輸送するということです。「私は過去2か月間、特に液化システムのモデリングに費やしました」と彼は言います。

    ヒンターマン氏は、ハードウェア レイアウトの設計にMATLAB最適化アルゴリズムを使用しています。彼はソフトウェアに質量を最小限に抑えるように指示することができ、ソフトウェアはさまざまなポンプやコンプレッサー、あるいは一連の動作条件を試します。「本当の価値は、これらすべての異なる変数がどのように相互作用するかを見ることができる点です」と彼は言います。「したがって、機械式ポンプの代わりに極低温ポンプを選択する場合は、おそらく温度が低い方が良いでしょう。おそらく何らかの理由で温度が高いほうがよく、人間にはその相互作用を把握するのが難しいのに対して、それらすべてを視覚化できます」

    今のところ、ヘクト博士は次のプロジェクトについてあまり考えていません。「今はこれを実行することに集中しています。」


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