Il 4 aprile, 2017, la città di Khan Sheikhoun nel nord-ovest della Siria ha subito uno dei peggiori attacchi chimici della storia recente. Un pennacchio di gas Sarin si è diffuso per più di 10 chilometri (circa sei miglia), trasportato da turbolenze galleggianti, uccidendo più di 80 persone e ferendone centinaia.

Inorridito dall'attacco, ma anche ispirato a fare qualcosa di utile, Kiran Bhaganagar, professore di ingegneria meccanica presso l'Università del Texas a San Antonio, e il suo team del Laboratorio di sensori di turbolenza e sistemi di intelligenza, utilizzato modelli informatici per replicare la dispersione del gas chimico. I risultati sono stati pubblicati in Rischi naturali nel maggio 2017. L'accuratezza delle sue simulazioni ha mostrato la capacità di catturare le condizioni del mondo reale nonostante la scarsità di informazioni.

"Se c'è un attacco chimico improvviso, domande importanti sono:'quanto lontano va' e 'che direzione va, '", ha detto Bhaganagar. "Questo è fondamentale per le evacuazioni".

La ricerca di Bhaganagar è supportata dal Dipartimento degli Stati Uniti dell'Esercito Edgewood Chemical and Biological Center (ECBC), che sperano di adottare i suoi modelli per assistere in caso di attacco sul suolo americano.

Sostanze chimiche, se agenti tossici come gas Sarin o gas di scarico dei veicoli, viaggiano diversamente dagli altri particolati nell'atmosfera. Come incendi, che può muoversi incredibilmente velocemente, le sostanze chimiche creano le proprie microcondizioni, a seconda della densità del materiale e di come si mescola con l'atmosfera. Questo fenomeno è noto come turbolenza galleggiante e porta a notevoli differenze nel modo in cui le sostanze chimiche viaggiano durante il giorno o la notte, e durante le diverse stagioni.

"Nella notte e nel primo mattino, anche quando hai venti calmi, i gradienti sono molto nitidi, il che significa che le sostanze chimiche viaggiano più velocemente, " ha spiegato Bhaganagar.

Anche la turbolenza ordinaria è difficile da modellare e prevedere matematicamente. Funziona su una gamma di scale, ciascuno interagendo con gli altri, e disperde energia mentre si sposta ai livelli più piccoli. Modellare la turbolenza galleggiante è ancora più difficile. Per prevedere gli effetti della turbolenza sulla dispersione delle particelle chimiche, Il team di Bhaganagar ha eseguito simulazioni al computer sul supercomputer Stampede2 presso il Texas Advanced Computing Center (TACC), il più grande sistema in qualsiasi università degli Stati Uniti.

"Entriamo nella fisica e cerchiamo di capire cosa sono i vertici e dove si trova l'energia, " Bhaganagar ha detto. "Scomponiamo il problema e ogni processore risolve per una piccola parte. Poi abbiamo rimontato tutto per visualizzare e analizzare i risultati".

Bhaganagar ha utilizzato i supercomputer di TACC attraverso l'iniziativa dell'Università del Texas Research Cyberinfrastructure (UTRC), quale, dal 2007, ha fornito ai ricercatori di una qualsiasi delle 14 istituzioni dell'Università del Texas System l'accesso alle risorse di TACC, competenza e formazione.

L'atmosfera di fondo e l'ora del giorno giocano un ruolo importante nella dispersione. Nel caso degli attacchi in Siria, Bhaganagar dovette prima determinare la velocità del vento, temperatura, e i tipi di sostanze chimiche coinvolte. Con queste informazioni in mano, il suo modello ad alta risoluzione è stato in grado di prevedere fino a che punto e in quale direzione si sono diretti i pennacchi chimici.

"In Siria, è stato molto brutto perché il tempismo ha reso le condizioni ideali per diffondersi molto velocemente, " ha detto. "Abbiamo eseguito il caso reale della Siria sul supercomputer TACC, ha ottenuto tutte le informazioni di base e le ha aggiunte ai modelli, e i nostri modelli hanno catturato i confini del pennacchio e le città in cui si è diffuso. Abbiamo visto che era molto simile a quanto riportato nelle notizie. Questo ci ha dato fiducia che il nostro sistema funziona e che potremmo usarlo come strumento di evacuazione".

La ricerca è mirata a previsioni a breve termine:capire in quale direzione le sostanze chimiche si propagheranno entro una finestra di quattro ore e lavorare con i primi soccorritori per schierare il personale in modo appropriato.

Però, l'esecuzione del modello ad alta risoluzione richiede tempo. Nel caso della simulazione Siria, ci sono voluti cinque giorni interi di analisi numerica su Stampede2 per essere completata. Durante un vero attacco, tale tempo non sarebbe disponibile. Di conseguenza, Bhaganagar ha anche sviluppato un modello più grossolano che utilizza un database di condizioni stagionali come informazioni di base per accelerare i calcoli.

Per questo scopo, Il team di Bhaganagar ha introdotto un nuovo protocollo di rilevamento mobile in cui implementano sensori mobili a basso costo costituiti da droni aerei e sensori terrestri per raccogliere i dati del vento locale e utilizzare il modello del corso per prevedere il trasporto del pennacchio.

Usando questo metodo, le previsioni di quattro ore possono essere calcolate in appena 30 minuti. Sta lavorando per ridurre ulteriormente il tempo, a 10 minuti. Ciò consentirebbe ai funzionari di emettere rapidamente ordini di evacuazione accurati, o collocare il personale dove è necessario per assistere nella protezione dei cittadini.

"Difficilmente ci sono modelli in grado di prevedere con questo livello di precisione, "Bhaganagar ha detto. "L'esercito usa camion con sensori mobili, che mandano in circolo intorno alla sorgente. Ma è molto costoso e devono inviare soldati, che è un pericolo per loro." In futuro, l'esercito spera di combinare simulazioni al computer e monitoraggio dal vivo in caso di attacco chimico.

Bhaganagar condurrà test nei prossimi mesi presso la struttura sperimentale dell'esercito degli Stati Uniti nel Maryland per determinare quanto bene i droni possano prevedere con precisione le condizioni del vento.

"Maggiore è la precisione dei dati, la velocità del vento, la direzione del vento, temperatura locale:migliore è la previsione, " ha spiegato. "Usiamo i droni per darci dati aggiuntivi. Se puoi inserire questi dati nel modello, la precisione per la finestra di quattro ore è molto più alta."

Più recentemente, lei e il suo studente laureato, chi è un dottorato di ricerca candidato, Sudheer Bhimireddy, integrato il loro modello di turbolenza galleggiante con il modello Advanced Research Weather Research and Forecast ad alta risoluzione per comprendere il ruolo della stabilità atmosferica sul trasporto a breve termine di pennacchi chimici. La ricerca appare nell'edizione di settembre 2018 di Ricerca sull'inquinamento atmosferico

Sviluppare strumenti per rilevare l'inquinamento nella tua comunità

Nel lavoro correlato finanziato dalla National Science Foundation, Bhaganagar ha adottato il suo modello di pennacchio chimico per monitorare l'inquinamento. Spera che il suo codice possa aiutare le comunità a prevedere le condizioni di inquinamento locale.

Secondo Bhaganagar, sensori di vento e gas a basso costo acquistati da una comunità potrebbero aiutare a produrre previsioni giornaliere in modo che le persone possano prendere le dovute precauzioni quando i livelli di inquinamento sono concentrati in un'area. Sforzi recenti hanno cercato di determinare quanti sensori sono necessari per consentire previsioni locali accurate.

"Possiamo rilevare le zone di inquinamento e adottare misure efficaci per evitare l'inquinamento?" chiese Bhaganagar. "Se avessimo i nostri modelli su piccola scala che potremmo usare nelle nostre comunità, questo avrebbe un grande impatto sull'inquinamento".

Sebbene le previsioni sull'inquinamento della comunità alla fine vengano eseguite su computer di livello consumer, tali previsioni non sarebbero possibili senza l'accesso a supercomputer per testare i modelli e generare un database delle condizioni di fondo.

"Le risorse TACC sono così preziose, " ha detto. "Non avrei nemmeno tentato questi progetti di ricerca se non fossi stata in grado di accedere ai supercomputer TACC. Sono assolutamente necessari per sviluppare nuovi modelli di turbolenza che possano salvare vite in futuro".