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La scienza dietro questo aneddoto relativamente semplice parla in realtà di una verità più ampia sulla complessa dinamica dei fluidi e sostiene molti dei progressi compiuti nel settore dei trasporti, produzione di energia, e altre tecnologie fin dall'era industriale:i movimenti caotici apparentemente casuali noti come turbolenza svolgono un ruolo vitale nei processi chimici e industriali che si basano su un'efficace miscelazione di fluidi diversi.

Mentre gli scienziati hanno studiato a lungo i flussi di fluidi turbolenti, la loro intrinseca natura caotica ha impedito ai ricercatori di sviluppare un elenco esaustivo di "regole, " o modelli universali per descrivere e prevedere con precisione la turbolenza. Questa grande sfida ha lasciato la turbolenza come una delle ultime grandi "grandi sfide" irrisolte in fisica.

Negli ultimi anni, Le risorse di calcolo ad alte prestazioni (HPC) hanno svolto un ruolo sempre più importante nell'ottenere informazioni su come la turbolenza influenzi i fluidi in una varietà di circostanze. Recentemente, ricercatori della RWTH Aachen University e della struttura di ricerca CORIA (CNRS UMR 6614) in Francia hanno utilizzato risorse HPC presso il Jülich Supercomputing Center (JSC), uno dei tre centri HPC che compongono il Gauss Center for Supercomputing (GCS), per eseguire simulazioni numeriche dirette (DNS) ad alta risoluzione di configurazioni turbolente, comprese le fiamme a getto. Sebbene estremamente costoso dal punto di vista computazionale, Il DNS della turbolenza consente ai ricercatori di sviluppare modelli migliori da eseguire su risorse di calcolo più modeste che possono aiutare i ricercatori accademici o industriali a utilizzare gli effetti della turbolenza su un determinato flusso di fluido.

"L'obiettivo della nostra ricerca è quello di migliorare in definitiva questi modelli, in particolare nel contesto delle applicazioni di combustione e miscelazione, " ha detto il dottor Michael Gauding, CORIA scienziato e ricercatore del progetto. Il recente lavoro del team è stato appena nominato il prestigioso documento del colloquio "Turbulent Flames", avvenuta nell'ambito del 38° Simposio Internazionale sulla Combustione.

Si avvia e si ferma

Nonostante sia apparentemente casuale, caratteristiche caotiche, i ricercatori hanno identificato alcune importanti proprietà che sono universali, o almeno molto comune, per turbolenza in condizioni specifiche. Ricercatori che studiano come il carburante e l'aria si mescolano in una reazione di combustione, ad esempio, fare affidamento sulla turbolenza per garantire un'elevata efficienza di miscelazione. Gran parte di questo importante movimento turbolento può derivare da ciò che accade in un'area sottile vicino al bordo della fiamma, dove i suoi movimenti caotici si scontrano con i fluidi che scorrono più fluidi intorno ad esso. Quest'area, l'interfaccia turbolento-non turbolento (TNTI), ha grandi implicazioni per comprendere la miscelazione turbolenta.

Durante l'esecuzione dei calcoli DNS, Gauding e il suo collaboratore, Mathis Bode di RWTH Aquisgrana, deciso di concentrarsi specificamente su questo alcuni dei più sottili, fenomeni più complessi che si verificano al TNTI.

Nello specifico, i ricercatori volevano comprendere meglio le fluttuazioni rare ma potenti chiamate "intermittenza", un processo irregolare che si verifica localmente ma con un'ampiezza molto elevata. In fiamme turbolente, l'intermittenza migliora la miscelazione e l'efficienza della combustione, ma troppo può anche spegnere la fiamma. Gli scienziati distinguono tra intermittenza interna, che si verifica alle scale più piccole ed è una caratteristica di qualsiasi flusso turbolento completamente sviluppato, e l'intermittenza esterna, che si manifesta ai margini della fiamma e dipende dalla struttura del TNTI.

Anche utilizzando risorse HPC di prim'ordine, eseguire grandi simulazioni DNS di turbolenza è computazionalmente costoso, poiché i ricercatori non possono utilizzare ipotesi sul movimento del fluido, ma piuttosto risolvi le equazioni di governo per tutte le scale rilevanti in un dato sistema, e l'intervallo di scala aumenta con la "forza" della turbolenza come legge di potenza. Anche tra i ricercatori che hanno accesso alle risorse HPC, le simulazioni spesso mancano della risoluzione necessaria per risolvere completamente l'intermittenza, che si verifica in strati sottili confinati.

Per Bode e Gauding, il punto è capire la turbolenza su piccola scala che si verifica al confine sottile della fiamma. "Le nostre simulazioni sono altamente risolte e sono interessate a questi strati sottili, " ha detto Bode. "Per i cicli di produzione, la risoluzione della simulazione è significativamente più alta rispetto a simulazioni DNS simili per risolvere con precisione i forti burst collegati all'intermittenza."

I ricercatori hanno potuto utilizzare i supercomputer JUQUEEN, GIURECA, e JUWELS presso JSC per creare un database completo di simulazioni di turbolenza. Per esempio, una simulazione è stata eseguita per più giorni sul modulo JUQUEEN completo, impiegando tutti i 458, 752 core di calcolo durante la "Big Week" del centro nel 2019, simulando un flusso a getto con circa 230 miliardi di punti della griglia.

Mescolare e abbinare

Con una migliore comprensione del ruolo svolto dall'intermittenza, il team prende i dati dalle esecuzioni DNS e li utilizza per migliorare le simulazioni di grandi eddy (LES) meno impegnative dal punto di vista computazionale. Pur essendo ancora perfettamente accurato per una varietà di obiettivi di ricerca, I LES sono da qualche parte tra una simulazione ab initio che inizia senza ipotesi e un modello che ha già inserito determinate regole su come si comporteranno i fluidi.

Lo studio delle fiamme turbolente ha implicazioni per una varietà di obiettivi ingegneristici, dalle tecnologie aerospaziali alle centrali elettriche. Mentre molti ricercatori che studiano la fluidodinamica hanno accesso a risorse HPC come quelle di JSC, altri no. I modelli LES possono spesso essere eseguiti su risorse di elaborazione più modeste, e il team può utilizzare i propri dati DNS per aiutare a informare meglio questi modelli LES, rendendo le simulazioni meno impegnative dal punto di vista computazionale più accurate. "Generalmente, gli attuali modelli LES non sono in grado di spiegare con precisione questi fenomeni nelle vicinanze del TNTI, " disse Gauding.

Il team è stato in grado di scalare la sua applicazione per sfruttare appieno le risorse di elaborazione JSC in parte partecipando regolarmente a eventi di formazione e workshop tenuti presso JSC. Nonostante sia già in grado di sfruttare grandi quantità di potenza HPC, anche se, il team riconosce che questa sfida scientifica è abbastanza complessa che anche i sistemi HPC di nuova generazione in grado di raggiungere prestazioni su scala exa, poco più del doppio rispetto al supercomputer più veloce di oggi, il supercomputer Fugaku al RIKEN in Giappone, potrebbe non essere in grado di simulare completamente queste dinamiche turbolente. Però, ogni avanzamento computazionale consente al team di aumentare i gradi di libertà e di includere fisica aggiuntiva nelle simulazioni. I ricercatori stanno anche cercando di utilizzare approcci più basati sui dati per includere l'intermittenza nelle simulazioni, oltre a migliorare, sviluppando, e convalidare i modelli basati sui dati DNS del team.