1922, De Engelse meteoroloog Lewis Fry Richardson publiceerde Weather Prediction by Numerical Analysis. Dit invloedrijke werk omvatte een paar pagina's gewijd aan een fenomenologisch model dat de manier beschreef waarop meerdere vloeistoffen (gassen en vloeistoffen) door een poreus mediumsysteem stromen en hoe het model zou kunnen worden gebruikt bij weersvoorspelling.

Vanaf dat moment, onderzoekers zijn doorgegaan met het voortbouwen op en uitbreiden van het model van Richardson, en zijn principes zijn gebruikt op gebieden zoals aardolie en milieutechniek, hydrologie, en bodemkunde.

Cass Miller en William Gray, professoren aan de Universiteit van North Carolina in Chapel Hill, zijn twee van dergelijke onderzoekers die samenwerken om een ​​meer complete en nauwkeurige methode voor vloeistofstroommodellering te ontwikkelen.

Door middel van een INCITE-prijs van het Amerikaanse Department of Energy (DOE), Miller en zijn team hebben toegang gekregen tot de IBM AC922 Summit-supercomputer in de Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF), een DOE Office of Science User Facility in het Oak Ridge National Laboratory (ORNL) van DOE. De pure kracht van de 200-petaflop-machine betekent dat Miller het onderwerp van twee-vloeistofstromen (mengsels van vloeistoffen of gassen) kan benaderen op een manier die in Richardsons tijd ondenkbaar zou zijn geweest.

Traditie doorbreken

Millers werk richt zich op de manier waarop twee vloeistoffen door poreuze media (stenen of hout, bijvoorbeeld) worden berekend en gemodelleerd. Talrijke factoren beïnvloeden de beweging van vloeistoffen door poreuze media, maar om verschillende redenen, niet alle computationele benaderingen beschouwen ze. In het algemeen, de basisfenomenen die het transport van deze vloeistoffen beïnvloeden, zoals de overdracht van massa en momentum, worden door onderzoekers op kleine schaal goed begrepen en kunnen nauwkeurig worden berekend.

"Als je op kleinere schaal naar een poreus mediasysteem kijkt, "Miller zei, "een continuümschaal waar zeg, bijvoorbeeld, een punt bestaat volledig binnen één vloeibare fase of binnen een vaste fase, we begrijpen transportverschijnselen op die schaal relatief goed - we noemen dat de microschaal. Helaas, we kunnen niet veel problemen op microschaal oplossen. Zodra je begint na te denken over waar de vaste deeltjes zijn en waar elke vloeistof is, het wordt rekenkundig en pragmatisch overweldigend om een ​​systeem op die schaal te beschrijven."

Om dit schaalprobleem op te lossen, onderzoekers hebben traditioneel de meeste praktische vloeistofstroomproblemen op macroschaal benaderd, een schaal waarop berekening haalbaarder wordt. Omdat tal van toepassingen in de echte wereld antwoorden vereisen op meerdere vloeistofstroomproblemen, wetenschappers hebben bepaalde details in hun modellen moeten opofferen voor toegankelijke oplossingen. Verder, Het fenomenologische model van Richardson werd op grotere schaal opgeschreven zonder formele afleiding, wat betekent dat fundamentele fysica op microschaal, bijvoorbeeld, worden niet expliciet weergegeven in traditionele modellen op macroschaal.

In de tijd van Richardson, deze omissies waren verstandig. Zonder moderne rekenmethoden, het koppelen van fysica op microschaal aan een grootschalig model was een bijna ondenkbare taak. Maar nu, met hulp van de snelste supercomputer ter wereld voor open science, Miller en zijn team overbruggen de kloof tussen de microschaal en de macroschaal. Om dit te doen, ze hebben een benadering ontwikkeld die bekend staat als Thermodynamically Constrained Averaging Theory (TCAT).

"Het idee van TCAT is om deze beperkingen te overwinnen, " zei Miller. "Kunnen we op de een of andere manier beginnen met natuurkunde die goed of beter wordt begrepen en tot modellen komen die de natuurkunde beschrijven voor de systemen waarin we op macroschaal geïnteresseerd zijn?"

De TCAT-aanpak

Fysica op microschaal biedt een fundamentele basis voor het weergeven van transportverschijnselen door poreuze mediasystemen. Om problemen op te lossen die van belang zijn voor de samenleving, echter, Het team van Miller moest een manier vinden om deze eerste principes te vertalen in grootschalige wiskundige modellen.

"Het idee achter het TCAT-model is dat we uitgaan van de microschaal, "Miller zei, "en we nemen die kleinschalige fysica, die thermodynamica en conserveringsprincipes omvat, en we verplaatsen dat allemaal naar de grotere schaal op een rigoureuze wiskundige manier waar, uit noodzaak, we moeten deze modellen toepassen.

Het team van Miller gebruikt Summit om de gedetailleerde fysica op microschaal te begrijpen en gebruikt de resultaten om het TCAT-model te valideren.

"We willen deze nieuwe theorie evalueren door hem uit elkaar te halen en naar individuele mechanismen te kijken en door naar grotere systemen en het algemene model te kijken, Miller zei. "De manier waarop we dat doen, is berekeningen op kleine schaal. We doen routinematig simulaties op roosters die tot miljarden locaties kunnen hebben, in sommige gevallen meer dan honderd miljard roosterplaatsen. Dat betekent dat we de fysica op verfijnde schaal nauwkeurig kunnen oplossen voor systemen die groot genoeg zijn om te voldoen aan onze wens om deze modellen te evalueren en te valideren.

"Summit biedt een unieke bron die ons in staat stelt deze zeer opgeloste microschaalsimulaties uit te voeren om deze opwindende nieuwe klasse modellen te evalueren en te valideren, " hij voegde toe.

Mark Berrill van de Scientific Computing Group van het OLCF werkte met het team samen om de analyse van de simulaties op microschaal met hoge resolutie mogelijk te maken.

Om het werk voort te zetten, Miller en zijn team hebben nog eens 340 000 node-uren op Summit via het INCITE-programma van 2020.

"Terwijl we de theorie hebben uitgewerkt voor hoe we deze systemen op grotere schaal kunnen modelleren, we werken via INCITE om die theorie te evalueren en te valideren en uiteindelijk te reduceren tot een routinepraktijk die de samenleving ten goede komt, " zei Molenaar.