Cuando piensas en turbulencias, podría pensar en un viaje en avión lleno de baches. Turbulencia, sin embargo, es mucho más omnipresente en nuestras vidas que los viajes en avión. Las olas del mar, humo del fuego, incluso el ruido procedente de motores a reacción o turbinas eólicas está relacionado con las turbulencias.

Un equipo de investigadores del Instituto de Aerodinámica (AIA) de la Universidad RWTH Aachen ha estado interesado durante mucho tiempo en utilizar la computación para comprender la turbulencia, uno de los mayores misterios desafiantes de la dinámica de fluidos, y cómo se relaciona con el ruido de las aeronaves. eficiencia de combustible, o el transporte de contaminantes, entre otros intereses de investigación.

El equipo ha estado usando la supercomputadora Cray XC40 Hazel Hen en el Centro de Computación de Alto Rendimiento de Stuttgart para estudiar los flujos multifásicos turbulentos:el movimiento de dos materiales en diferentes estados (como sólidos y líquidos) o materiales en el mismo estado que, por razones químicas, no se puede mezclar (como aceite y agua). El equipo también está trabajando para mejorar la precisión de las simulaciones de turbulencia en computadoras más modestas.

Recientemente, el equipo publicó un artículo en el Revista de mecánica de fluidos detallando su hoja de ruta hacia un mejor modelado de flujos multifásicos turbulentos. El trabajo apoya los objetivos interdisciplinarios más amplios del equipo. "Este proyecto es parte de una unidad de investigación más grande en la que investigamos cómo hacer que las centrales eléctricas de carbón sean más respetuosas con el medio ambiente con respecto a sus emisiones de CO2, "dijo el Dr. Matthias Meinke, investigador de RWTH.

Durante la combustión, los gases se mezclan con diminutos, partículas sólidas, lo que significa que las simulaciones realistas pueden contener miles de millones de estos complejos, Interacciones multifase. Para abordar el gigantesco costo computacional asociado con cálculos tan enormes, muchos investigadores solo usan modelos para el movimiento de partículas en un flujo, reduciendo el costo computacional simplificando la simulación. Sin embargo, Estas simplificaciones también pueden dañar la precisión y, Sucesivamente, el poder predictivo de las simulaciones.

El equipo de RWTH Aachen quiere mejorar sus modelos computacionales para tener en cuenta las pequeñas interacciones que tienen un gran impacto en los flujos turbulentos. "Queríamos encontrar un método más detallado que sea necesario para que comprendamos estos flujos cargados de partículas cuando las partículas son extremadamente pequeñas, "dijo el Prof. Dr. Wolfgang Schröder, Director AIA y colaborador del proyecto del equipo. "Estas partículas realmente definen la eficiencia del proceso de combustión general, y ese es nuestro objetivo general porque, desde una perspectiva de ingeniería, queremos que los modelos que describen este tipo de procesos sean más precisos ".

Ampliando reduciendo la escala

Esencialmente, la turbulencia ocurre cuando un flujo se excita demasiado. Ya sean líquidos o gases, todos los fluidos tienen alguna forma de viscosidad, que ayuda a acorralar la energía cinética (energía de movimiento) en un flujo. Si la energía en un flujo es alta, y el fluido no es espeso, o viscoso, suficiente para disipar la energía, el movimiento pasa de muy ordenado (flujo laminar) a caótico (flujo turbulento). Este caos se transmite de escalas más grandes a más pequeñas hasta que la viscosidad del fluido una vez más gana el control del flujo al convertir la energía cinética en calor.

La escala más pequeña, donde la energía cinética se transforma en calor y la viscosidad vuelve a tomar el control del flujo, se llama escala de Kolmogorov.

El equipo quería calcular el flujo turbulento hasta la escala de Kolmogorov con el método de dinámica de fluidos más preciso posible.

Muchos investigadores que estudian problemas de dinámica de fluidos relacionados con la turbulencia utilizan simulaciones de remolinos grandes (LES) para reducir el costo computacional al hacer ciertas suposiciones sobre lo que sucede en las escalas más pequeñas. Sin embargo, la forma más realista de calcular procesos turbulentos es utilizando Simulaciones Numéricas Directas (DNS). El DNS permite a los investigadores no hacer suposiciones a escalas más pequeñas, lo que significa que se mejora la precisión, pero el costo computacional es mayor.

Usando Hazel Hen, el equipo pudo ejecutar una simulación de DNS en un sistema de 45, 000 partículas con un tamaño de la escala de Kolmogorov. Según el conocimiento del equipo, esta es la simulación más grande de partículas a esta escala hasta la fecha, y sirve como punto de referencia de cómo otros investigadores que estudian este proceso pueden obtener resultados de simulación más realistas. Para tener "lo mejor de ambos mundos" en relación con las partículas a escala de Kolmogorov y las simulaciones de DNS, el equipo tenía que tener una supercomputadora de clase mundial y un soporte de clase mundial.

"Considerando el resultado final, No habría sido posible hacer este tipo de investigación —realizar los cálculos y hacer el análisis— sin Hazel Hen. Sin esta maquina, no habría forma de competir con otros grupos de investigación internacionales en esta área, ", Dijo Schröder.

"Es complicado hacer que todo funcione como debería, especialmente en plataformas a gran escala, ", Dijo Meinke." Si queremos hacer un posprocesamiento, necesitamos especialización. Constantemente estamos probando nuevos sistemas de archivos paralelos, porque volver a escribir datos en el disco es un cuello de botella importante. Por todas estas cosas estamos en contacto constante y obtenemos un valioso apoyo del personal de HLRS ".

Precisión para todos

Con el éxito de su DNS a gran escala que se ejecuta en una de las supercomputadoras más rápidas del mundo, El equipo ahora está centrando su atención en mejorar la precisión de las simulaciones de turbulencia para los investigadores que podrían no tener acceso a supercomputadoras.

El equipo está empezando a trabajar en métodos para integrar los datos que recibió de sus simulaciones de DNS en métodos más simples, métodos menos intensivos en computación. Esto no solo permitirá al equipo realizar más simulaciones, permitirá simulaciones mucho más grandes que se pueden realizar con un mayor grado de precisión.

Esto no solo beneficiará a los investigadores, sino que también beneficiará a la industria. "Tenemos que verificar nuestros modelos simplificados para que sean válidos, y eso es importante para las personas que diseñan centrales eléctricas de carbón. Tienen que usar tales modelos, de lo contrario, no pueden predecir con precisión todo el proceso, "Dijo Meinke. Estos modelos validados permitirán a los investigadores predecir todo el proceso con mayor precisión.

A medida que el Gauss Center for Supercomputing entrega sus sistemas de próxima generación a HLRS y sus centros asociados en el Jülich Supercomputing Center y el Leibniz Supercomputing Center, Garching cerca de Munich, Schröder y Meinke están entusiasmados con sumergirse en simulaciones aún más complejas.

"En nuestro periódico, solo consideramos partículas esféricas, ", Dijo Schröder." Hay otras partículas con una forma más parecida a una aguja con filamentos delgados, y estos son necesarios para simular. Necesitamos llegar a un mejor modelo y generalizar nuestro análisis de tal manera que podamos proporcionar un modelo que pueda ser utilizado por otros grupos ".