Che si tratti di progettare il metodo più efficace per l'iniezione di carburante nei motori, macchinari da costruzione per irrigare ettari di terreno agricolo, o dipingere una macchina, gli esseri umani si affidano a spray liquidi per innumerevoli processi industriali che consentono e arricchiscono la nostra vita quotidiana.

Per capire come rendere il getto di liquido spray più pulito ed efficiente, anche se, i ricercatori devono concentrarsi sulle piccole cose:gli scienziati devono osservare i fluidi che scorrono in atomi, microsecondi per iniziare a comprendere una delle grandi sfide della scienza:il movimento turbolento nei fluidi.

Gli esperimenti sono uno strumento importante per comprendere i processi di spruzzatura industriale, ma i ricercatori si affidano sempre più alla simulazione per comprendere e modellare le leggi che governano il caotico, movimenti turbolenti che si verificano quando i fluidi scorrono rapidamente.

Un team di ricercatori guidati dal Prof. Dr. Markus Klein presso la Bundeswehr University di Monaco (tedesco:Universität der Bundeswehr München) ha capito che la modellazione delle complessità della turbolenza in modo accurato ed efficiente richiede il calcolo ad alte prestazioni (HPC), e recentemente, il team ha utilizzato le risorse del Gauss Center for Supercomputing (GCS) presso il Leibniz Supercomputing Center (LRZ) di Garching, vicino a Monaco, per creare simulazioni di flusso di fascia alta per una migliore comprensione del moto turbolento del fluido.

"Il nostro obiettivo è sviluppare un software di simulazione che qualcuno possa applicare commercialmente per problemi di ingegneria reali, " dice il dottor Josef Haßlberger, collaboratore del team Klein. Collabora con il collaboratore Sebastian Ketterl al progetto computazionale. La ricerca del team di recente è stata scelta per la copertina del Journal of Fluid Mechanics .

È una (multi)fase

Quando scienziati e ingegneri parlano di spray liquidi, c'è un po 'più di sfumature in questo:la maggior parte degli spray sono in realtà fenomeni multifase, il che significa che una combinazione di un liquido, solido e gas fluiscono contemporaneamente. negli spray, questo avviene generalmente attraverso l'atomizzazione, o la rottura di un fluido liquido in goccioline e legamenti, eventualmente formando vapori in alcune applicazioni.

I ricercatori devono tenere conto di questa miscelazione multifase nelle loro simulazioni con dettagli sufficienti per comprendere alcuni dei minuti, processi fondamentali che governano i moti turbolenti, in particolare, come si formano le goccioline, fondersi e disgregarsi, o la dinamica della tensione superficiale tra liquidi e gas, catturando anche un'area abbastanza grande per vedere come questi movimenti influiscono sugli spruzzi a getto. Le goccioline si formano e sono influenzate dal movimento turbolento, ma anche influenzare ulteriormente il movimento turbolento dopo la formatura, creando la necessità di una simulazione numerica molto dettagliata e accurata.

Quando si modellano i flussi di fluidi, i ricercatori utilizzano diversi metodi. Tra loro, le simulazioni numeriche dirette (DNS) offrono il più alto grado di accuratezza, poiché iniziano senza approssimazioni fisiche su come scorrerà un fluido e ricreano il processo "da zero" numericamente fino ai più piccoli livelli di movimento turbolento (risoluzione della "scala di Kolmogorov"). A causa delle sue elevate esigenze di calcolo, Le simulazioni DNS possono essere eseguite solo sui supercomputer più potenti del mondo, come SuperMUC a LRZ.

Un altro approccio comune per la modellazione dei flussi di fluidi, simulazioni di grandi vortici (LES), fa alcune ipotesi su come i fluidi scorreranno alle scale più piccole, e si concentra invece sulla simulazione di volumi più grandi di fluidi per periodi di tempo più lunghi. Affinché le simulazioni LES modellino accuratamente i flussi di fluidi, le ipotesi integrate nel modello devono basarsi su dati di input di qualità, da qui la necessità di calcoli DNS.

Per simulare flussi turbolenti, i ricercatori hanno creato una griglia tridimensionale con più di 1 miliardo di singole piccole cellule, risolvendo equazioni per tutte le forze che agiscono su questo volume di fluido, quale, secondo la seconda legge di Newton, dare luogo ad accelerazione. Di conseguenza, la velocità del fluido può essere simulata sia nello spazio che nel tempo. La differenza tra turbolento e laminare, o liscio, i flussi dipendono dalla velocità con cui si muove un fluido, così come lo spessore, o viscoso, è, e in aggiunta alla dimensione delle strutture di flusso. Quindi i ricercatori hanno messo in moto il modello, calcolo delle proprietà del liquido dal momento in cui lascia un ugello fino a quando non si è frantumato in goccioline.

Sulla base dei calcoli DNS del team, ha iniziato a sviluppare nuovi modelli per dati di turbolenza su scala fine che possono essere utilizzati per informare i calcoli LES, portando infine simulazioni di getto a getto accurate a un livello più commerciale. LES calcola l'energia di grandi strutture, ma si modellano le più piccole scale del flusso, il che significa che i calcoli LES potenzialmente forniscono un'elevata precisione per uno sforzo computazionale molto più modesto.

Che scorre nella giusta direzione

Sebbene il team abbia compiuto progressi nel miglioramento dei modelli LES attraverso una comprensione più fondamentale dei flussi di fluidi attraverso le sue simulazioni DNS, c'è ancora spazio per miglioramenti. Mentre il team può attualmente simulare in dettaglio il processo di atomizzazione, vorrebbe osservare ulteriori fenomeni che si verificano su scale temporali più lunghe, quali processi di evaporazione o combustione.

Le risorse HPC di prossima generazione colmeranno il divario tra il DNS di livello accademico delle configurazioni di flusso e gli esperimenti reali e le applicazioni industriali. Ciò darà origine a database più realistici per lo sviluppo di modelli e fornirà una visione fisica dettagliata di fenomeni difficili da osservare sperimentalmente.

Inoltre, il team ha più lavoro da fare per implementare i suoi miglioramenti ai modelli LES. La prossima sfida è modellare goccioline più piccole delle dimensioni effettive della griglia in una tipica simulazione di grandi vortici, ma può ancora interagire con il flusso turbolento e può contribuire allo scambio di quantità di moto e all'evaporazione.