Nel 1922, Il meteorologo inglese Lewis Fry Richardson ha pubblicato Weather Prediction by Numerical Analysis. Questo lavoro influente includeva alcune pagine dedicate a un modello fenomenologico che descriveva il modo in cui più fluidi (gas e liquidi) fluiscono attraverso un sistema a mezzo poroso e come il modello potrebbe essere utilizzato nella previsione del tempo.

Da allora, i ricercatori hanno continuato a costruire ed espandere il modello di Richardson, e i suoi principi sono stati utilizzati in campi come il petrolio e l'ingegneria ambientale, idrologia, e scienza del suolo.

Cass Miller e William Gray, professori dell'Università della Carolina del Nord a Chapel Hill, sono due di questi ricercatori che lavorano insieme per sviluppare un metodo più completo e accurato di modellazione del flusso di fluidi.

Attraverso un premio INCITE del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE), Miller e il suo team hanno ottenuto l'accesso al supercomputer IBM AC922 Summit presso l'Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF), un DOE Office of Science User Facility situato presso l'Oak Ridge National Laboratory (ORNL) del DOE. La pura potenza della macchina da 200 petaflop significa che Miller può affrontare l'argomento dei flussi di due fluidi (miscele di liquidi o gas) in un modo che sarebbe stato inconcepibile ai tempi di Richardson.

Rompere la tradizione

Il lavoro di Miller si concentra sul modo in cui due fluidi fluiscono attraverso mezzi porosi (rocce o legno, ad esempio) vengono calcolati e modellati. Numerosi fattori influenzano il movimento dei fluidi attraverso mezzi porosi, ma per ragioni diverse, non tutti gli approcci computazionali li considerano. Generalmente, i fenomeni di base che influenzano il trasporto di questi fluidi, come il trasferimento di massa e quantità di moto, sono ben compresi dai ricercatori su piccola scala e possono essere calcolati con precisione.

"Se si guarda a un sistema di mezzi porosi su scala ridotta, "Miller ha detto, "una scala continua dove diciamo, Per esempio, un punto esiste interamente all'interno di una fase fluida o all'interno di una fase solida, comprendiamo relativamente bene i fenomeni di trasporto su quella scala, che chiamiamo microscala. Sfortunatamente, non possiamo risolvere molti problemi alla microscala. Non appena inizi a pensare a dove sono le particelle solide e dove si trova ciascun fluido, diventa computazionalmente e pragmaticamente travolgente descrivere un sistema a quella scala."

Per risolvere questo problema di scala, i ricercatori hanno tradizionalmente affrontato la maggior parte dei problemi pratici di flusso dei fluidi su macroscala, una scala alla quale il calcolo diventa più fattibile. Poiché numerose applicazioni del mondo reale richiedono risposte a molteplici problemi di flusso del fluido, gli scienziati hanno dovuto sacrificare alcuni dettagli nei loro modelli allo scopo di soluzioni accessibili. Ulteriore, Il modello fenomenologico di Richardson è stato trascritto senza alcuna derivazione formale su scala più ampia, il che significa che la fisica microscala fondamentale, Per esempio, non sono rappresentati esplicitamente nei tradizionali modelli a macroscala.

Ai tempi di Richardson, queste omissioni erano sensate. Senza metodi computazionali moderni, collegare la fisica su microscala a un modello su larga scala era un compito quasi impensabile. Ma ora, con l'aiuto del supercomputer più veloce al mondo per la scienza aperta, Miller e il suo team stanno colmando il divario tra microscala e macroscala. Fare così, hanno sviluppato un approccio noto come Teoria della media vincolata termodinamicamente (TCAT).

"L'idea di TCAT è di superare queste limitazioni, " ha detto Miller. "Possiamo in qualche modo partire dalla fisica che è ben o meglio compresa e arrivare a modelli che descrivono la fisica per i sistemi che ci interessano alla macroscala?"

L'approccio TCAT

La fisica alla microscala fornisce una base fondamentale per rappresentare i fenomeni di trasporto attraverso sistemi di mezzi porosi. Per risolvere problemi che interessano la società, però, Il team di Miller aveva bisogno di trovare un modo per tradurre questi primi principi in modelli matematici su larga scala.

"L'idea alla base del modello TCAT è che si parte dalla microscala, "Miller ha detto, "e prendiamo quella fisica su scala più piccola, che include la termodinamica e i principi di conservazione, e spostiamo tutto questo su una scala più ampia in un modo matematico rigoroso dove, non necessario, dobbiamo applicare questi modelli.

Il team di Miller utilizza Summit per aiutare a comprendere la fisica dettagliata che agisce su microscala e utilizza i risultati per convalidare il modello TCAT.

"Vogliamo valutare questa nuova teoria smontandola e osservando i singoli meccanismi e guardando i sistemi più grandi e il modello generale, " Miller ha detto. "Il modo in cui lo facciamo è il calcolo su piccola scala. Facciamo regolarmente simulazioni su reticoli che possono avere fino a miliardi di posizioni, in alcuni casi oltre cento miliardi di siti reticolari. Ciò significa che possiamo risolvere accuratamente la fisica su una scala raffinata per sistemi sufficientemente grandi da soddisfare il nostro desiderio di valutare e convalidare questi modelli.

"Summit fornisce una risorsa unica che ci consente di eseguire queste simulazioni su microscala altamente risolte per valutare e convalidare questa nuova entusiasmante classe di modelli, " Ha aggiunto.

Mark Berrill del gruppo di calcolo scientifico dell'OLCF ha collaborato con il team per consentire l'analisi delle simulazioni su microscala ad alta risoluzione.

Per continuare il lavoro, Miller e il suo team si sono aggiudicati altri 340, 000 ore nodo su Summit attraverso il programma INCITE 2020.

"Mentre abbiamo elaborato la teoria su come possiamo modellare questi sistemi su scala più ampia, stiamo lavorando attraverso INCITE per valutare e convalidare quella teoria e alla fine ridurla a una pratica di routine a beneficio della società, " ha detto Miller.