L'industria eolica statunitense sta crescendo:quasi il 9% nel 2017 poiché gli sviluppatori hanno aggiunto capacità sufficiente per alimentare 27 milioni di case americane, secondo l'American Wind Energy Association.

Eppure l'energia eolica ha un grande potenziale insoddisfatto. Il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti stima che, in media, i parchi eolici hanno prodotto solo il 30 percento della loro capacità dal 1999. Poiché i proprietari e gli ingegneri di parchi eolici hanno cercato di migliorare queste probabilità, parte del problema è la mancanza di modelli accurati e convenienti.

La modellazione dell'energia eolica è un'impresa complicata che implica la previsione di come l'aria fluirà sulle singole pale della turbina mentre interagiscono con il vento vicino alla superficie terrestre, una regione che gli scienziati chiamano strato limite atmosferico. Catturare con precisione un tale arco di variabili, che vanno da metri a chilometri, richiede una straordinaria potenza di calcolo.

O, come afferma il professor John Dabiri:"Quando finisci una simulazione sufficiente per fare una scelta progettuale, l'occasione è passata".

Quando si è trasferito a Stanford nel 2015, Dabiri desiderava collaborare con il professor Sanjiva Lele, un collega della Facoltà di Ingegneria. Lele e il suo gruppo hanno sperimentato approcci pionieristici per simulare in modo efficiente l'atmosfera. Un metodo sviluppato dal suo assistente laureato Aditya Ghate, MS '14, dottorato di ricerca, '18, utilizza approssimazioni motivate dalla fisica per ridurre il costo della simulazione dei parchi eolici in modo drammatico. Quanto drammatico?

"Direi una diminuzione di mille volte dei costi, "dice Lele.

Man mano che il metodo di Ghate e Lele prendeva piede sul campo, compresa una pubblicazione di spicco nel Journal of Fluid Mechanics , Dabiri ha visto la sinergia tra il loro lavoro e il suo background nell'energia eolica ispirata alla biologia. Ha dato il via a una carriera di ricerca aumentando la densità di potenza dei parchi eolici utilizzando progetti ispirati alla scuola di pesci e letti di alghe, e puntando su turbine più piccole che girano verticalmente, piuttosto che quelli tradizionali ad elica.

"Avviare un progetto e assicurarsi fonti di finanziamento può essere difficile se non si ha già una comprovata esperienza di aver sviluppato le idee, " dice Dabiri. "Ciò su cui stavamo iniziando a lavorare era ancora nelle fasi nascenti".

Così, per avviare la loro collaborazione, hanno fatto domanda per una sovvenzione seme dal TomKat Center for Sustainable Energy nel 2016, e con quel supporto in atto, hanno iniziato a esplorare la portata complementare della loro ricerca. Stanford ha un proprio sito di prova per parchi eolici nella contea di Los Angeles settentrionale, e quello sembrava un punto di partenza logico.

"Nella nostra sede nel sud della California, puoi muoverti intorno alle turbine fisiche, " dice Dabiri. "Ma devi scegliere, OK, qual è la prima configurazione sperimentale? Qual è il secondo? E come dai loro la priorità?"

È qui che entra in gioco il quadro teorico di Lele. Insieme, lui e Dabiri possono usare la fisica per indicare la strada verso direzioni promettenti per il disegno sperimentale, e, a sua volta, il sito di prova riporta i dati sull'energia eolica che confermano o reindirizzano i calcoli scientifici.

"Nell'era attuale dell'apprendimento automatico, i dati sono stati spesso utilizzati per informare i modelli, ma ciò che manca è la fisica, " dice Lele. "I meccanici dei fluidi hanno una lunga tradizione nel cercare di capire la fisica e trovare modelli semplici."

La loro esperienza combinata ha aperto nuove prospettive per l'ottimizzazione degli oltre 200, 000 turbine eoliche attualmente in funzione in tutto il mondo. La loro scienza è già uscita dal laboratorio ed è entrata in veri parchi eolici, attraverso alleanze con una società eolica canadese, così come un complesso di energia eolica progettato nel sud degli Stati Uniti. Con 170, 000 acri e fino a 3, 000 megawatt di energia eolica, questo complesso potrebbe diventare uno dei più grandi parchi eolici mai costruiti.

I professori sperano che il loro punto debole analitico fornisca agli sviluppatori di parchi eolici le informazioni di cui hanno bisogno per selezionare le dimensioni e l'orientamento della turbina, entro un budget e una tempistica che renda il processo attuabile. Se i loro modelli si rivelano di alta qualità come sperano, quindi gli agricoltori eolici di tutto il mondo potrebbero utilizzare lo strumento per generare più profitti e più energia rinnovabile.

"Due anni fa, Non avrei potuto immaginare cosa John e io stiamo realizzando ora, "dice Lele.