La industria eólica de EE. UU. Está creciendo:casi un 9 por ciento en 2017, ya que los desarrolladores agregaron capacidad suficiente para alimentar a 27 millones de hogares estadounidenses. según la Asociación Estadounidense de Energía Eólica.

Sin embargo, la energía eólica tiene un gran potencial insatisfecho. El Departamento de Energía de EE. UU. Estima que, de media, Los parques eólicos han producido solo el 30 por ciento de su capacidad desde 1999. A medida que los propietarios e ingenieros de parques eólicos han tratado de mejorar esas probabilidades, parte del problema es la falta de modelos precisos y asequibles.

Modelar la energía eólica es una hazaña complicada que implica predecir cómo fluirá el aire sobre las palas individuales de la turbina a medida que interactúan con el viento cerca de la superficie de la tierra. una región que los científicos denominan capa límite atmosférica. La captura precisa de un intervalo de variables de este tipo, que varían en tamaño desde metros hasta kilómetros, requiere una cantidad extraordinaria de potencia de cálculo.

O, como dice el profesor John Dabiri:"Cuando termines la simulación suficiente para hacer una elección de diseño, la oportunidad ha pasado ".

Cuando se mudó a Stanford en 2015, Dabiri estaba dispuesto a colaborar con el profesor Sanjiva Lele, colega de la Facultad de Ingeniería. Lele y su grupo han sido pioneros en enfoques para simular la atmósfera de manera eficiente. Un método desarrollado por su asistente graduado Aditya Ghate, MS '14, Doctor., '18, utiliza aproximaciones motivadas por la física para reducir el coste de simulación de parques eólicos de forma espectacular. ¿Qué tan dramático?

"Yo diría que una disminución de miles de veces en el costo, "dice Lele.

A medida que el método de Ghate y Lele ganaba terreno en el campo, incluyendo una publicación destacada en el Revista de mecánica de fluidos , Dabiri vio una sinergia entre su trabajo y su experiencia en energía eólica inspirada en la biología. Ha desarrollado una carrera investigadora aumentando la densidad de potencia de los parques eólicos utilizando diseños inspirados en bancos de peces y praderas marinas. y al centrarse en turbinas más pequeñas que giran verticalmente, en lugar de los tradicionales de estilo de hélice.

"Iniciar un proyecto y asegurar las fuentes de financiación puede ser un desafío si aún no tiene un historial de haber desarrollado las ideas, ", dice Dabiri." Lo que estábamos empezando a trabajar estaba todavía en las etapas iniciales ".

Entonces, para iniciar su colaboración, solicitaron una subvención inicial del TomKat Center for Sustainable Energy en 2016, y con ese apoyo en su lugar, comenzaron a explorar el alcance complementario de su investigación. Stanford tiene su propio sitio de prueba de parques eólicos en el norte del condado de Los Ángeles, y ese parecía un lugar lógico para comenzar.

"En nuestro sitio de campo en el sur de California, puedes moverte por las turbinas físicas, "dice Dabiri." Pero tienes que elegir, OK, ¿cuál es la primera configuración experimental? ¿Cuál es el segundo? ¿Y cómo les da prioridad? "

Ahí es donde entra el marco teórico de Lele. Juntos, él y Dabiri pueden usar la física para señalar el camino hacia direcciones prometedoras para el diseño experimental, y, Sucesivamente, el sitio de prueba reporta datos de energía eólica que confirman o redirigen los cálculos científicos.

"En la era actual del aprendizaje automático, los datos se han utilizado a menudo para informar modelos, pero lo que falta es la física, ", dice Lele." Los mecánicos de fluidos tienen una larga tradición de intentar comprender la física y crear modelos simples ".

Su experiencia combinada ha abierto nuevas perspectivas para optimizar los más de 200, 000 aerogeneradores actualmente en funcionamiento en todo el mundo. Su ciencia ya está fuera del laboratorio y en parques eólicos reales, a través de alianzas con una empresa canadiense de energía eólica, así como un complejo de energía eólica planeado en el sur de Estados Unidos. Con 170, 000 acres y hasta 3, 000 megavatios de energía eólica, este complejo podría convertirse en uno de los parques eólicos más grandes jamás construidos.

Los profesores esperan que su punto óptimo analítico les brinde a los desarrolladores de parques eólicos la información que necesitan para seleccionar el tamaño y la orientación de la turbina. dentro de un presupuesto y un cronograma que hacen que el proceso sea procesable. Si sus modelos demuestran ser de tan alta calidad como esperan, luego, los agricultores eólicos de todo el mundo podrían utilizar la herramienta para generar más beneficios y más energía renovable.

"Hace dos años, No podría haber imaginado lo que John y yo estamos logrando ahora, "dice Lele.