Simulasi Pemecah Rekor Struktur Terkecil Turbulensi – Saat Anda menuangkan krim ke dalam secangkir kopi, cairan kental tampaknya menyebar perlahan ke seluruh cangkir.
Ambil sendok atau sedotan pencampur ke cangkir, dan krim dan kopi tampaknya dengan cepat dan mulus bergabung menjadi warna yang lebih terang dan, setidaknya untuk beberapa, minuman yang lebih menyenangkan. sunday999
Ilmu di balik anekdot yang relatif sederhana ini sebenarnya berbicara tentang kebenaran yang lebih besar tentang dinamika fluida yang kompleks dan mendukung banyak kemajuan yang dibuat dalam transportasi, pembangkit listrik, dan teknologi lainnya sejak era industri—gerakan kacau acak yang dikenal sebagai turbulensi memainkan peran penting. dalam proses kimia dan industri yang mengandalkan pencampuran cairan yang berbeda secara efektif.
Sementara para ilmuwan telah lama mempelajari aliran fluida turbulen, sifat kacau yang melekat pada mereka telah mencegah para peneliti mengembangkan daftar lengkap “aturan” yang dapat diandalkan, atau model universal untuk menggambarkan dan memprediksi turbulensi secara akurat.
Tantangan tinggi ini telah meninggalkan turbulensi sebagai salah satu “tantangan besar” besar terakhir yang belum terpecahkan dalam fisika. www.americannamedaycalendar.com
Dalam beberapa tahun terakhir, sumber daya komputasi kinerja tinggi (HPC) telah memainkan peran yang semakin penting dalam mendapatkan wawasan tentang bagaimana turbulensi memengaruhi cairan dalam berbagai keadaan.
Baru-baru ini, para peneliti dari RWTH Aachen University dan fasilitas penelitian CORIA (CNRS UMR 6614) di Prancis telah menggunakan sumber daya HPC di Jülich Supercomputing Center (JSC), salah satu dari tiga pusat HPC yang terdiri dari Gauss Center for Supercomputing (GCS), untuk menjalankan simulasi numerik langsung (DNS) resolusi tinggi dari pengaturan turbulen termasuk api jet.
Meskipun sangat mahal secara komputasi, DNS turbulensi memungkinkan peneliti mengembangkan model yang lebih baik untuk berjalan pada sumber daya komputasi yang lebih sederhana yang dapat membantu peneliti akademis atau industri menggunakan efek turbulensi pada aliran fluida tertentu.
“Tujuan penelitian kami adalah untuk meningkatkan model ini, khususnya dalam konteks aplikasi pembakaran dan pencampuran,” kata Dr. Michael Gauding, ilmuwan dan peneliti CORIA pada proyek tersebut.
Karya tim baru-baru ini dinamai makalah terkemuka dari kolokium “Turbulent Flames”, yang terjadi sebagai bagian dari Simposium Internasional ke-38 tentang Pembakaran.
Mulai dan berhenti
Meskipun tampaknya acak, karakteristik kacau, para peneliti telah mengidentifikasi beberapa sifat penting yang universal, atau setidaknya sangat umum, untuk turbulensi dalam kondisi tertentu.
Para peneliti yang mempelajari bagaimana campuran bahan bakar dan udara dalam reaksi pembakaran, misalnya, mengandalkan turbulensi untuk memastikan efisiensi pencampuran yang tinggi.
Sebagian besar gerakan turbulen yang penting itu mungkin berasal dari apa yang terjadi di area tipis di dekat tepi api, di mana gerakan kacaunya bertabrakan dengan cairan yang mengalir lebih lancar di sekitarnya.
Area ini, antarmuka turbulen-non-turbulen (TNTI), memiliki implikasi besar untuk memahami pencampuran turbulen.
Saat menjalankan perhitungan DNS mereka, Gauding dan kolaboratornya, Mathis Bode dari RWTH Aachen, secara khusus berfokus pada beberapa fenomena yang lebih halus dan lebih kompleks yang terjadi di TNTI.
Secara khusus, para peneliti ingin lebih memahami fluktuasi yang jarang namun kuat yang disebut “intermiten”—proses tidak teratur yang terjadi secara lokal tetapi dengan amplitudo yang sangat tinggi.
Dalam nyala api yang bergolak, intermiten meningkatkan efisiensi pencampuran dan pembakaran tetapi terlalu banyak juga dapat memadamkan nyala api.
Para ilmuwan membedakan antara intermittensi internal, yang terjadi pada skala terkecil dan merupakan ciri khas dari setiap aliran turbulen yang berkembang penuh, dan intermittensi eksternal, yang memanifestasikan dirinya di tepi nyala api dan tergantung pada struktur TNTI.
Bahkan dengan menggunakan sumber daya HPC kelas dunia, menjalankan simulasi DNS turbulensi yang besar membutuhkan biaya komputasi yang mahal, karena peneliti tidak dapat menggunakan asumsi tentang gerakan fluida, melainkan menyelesaikan persamaan yang mengatur untuk semua skala yang relevan dalam sistem tertentu—dan rentang skala meningkat seiring dengan “kekuatan” turbulensi sebagai hukum kekuasaan.
Bahkan di antara para peneliti dengan akses ke sumber daya HPC, simulasi seringkali tidak memiliki resolusi yang diperlukan untuk menyelesaikan intermittency sepenuhnya, yang terjadi pada lapisan tipis yang terbatas.
Untuk Bode dan Gauding, memahami turbulensi skala kecil yang terjadi pada batas tipis api adalah intinya. “Simulasi kami sangat terselesaikan dan tertarik pada lapisan tipis ini,” kata Bode.
“Untuk produksi berjalan, resolusi simulasi secara signifikan lebih tinggi dibandingkan dengan simulasi DNS serupa untuk secara akurat menyelesaikan ledakan kuat yang terhubung ke intermittency.”
Para peneliti dapat menggunakan superkomputer JUQUEEN, JURECA, dan JUWELS di JSC untuk membangun database simulasi turbulensi yang komprehensif.
Misalnya, satu simulasi dijalankan selama beberapa hari pada modul JUQUEEN penuh, menggunakan semua 458.752 inti komputasi selama “Pekan Besar” pusat pada tahun 2019, mensimulasikan aliran jet dengan sekitar 230 miliar titik jaringan.
Mencampur dan mencocokkan
Dengan pemahaman yang lebih baik tentang peran intermittency, tim mengambil data dari DNS mereka dan menggunakannya untuk meningkatkan simulasi eddy besar (LES) yang tidak terlalu menuntut komputasi.
Meskipun masih sangat akurat untuk berbagai tujuan penelitian, LES berada di antara simulasi ab initio yang dimulai tanpa asumsi dan model yang telah menerapkan aturan tertentu tentang bagaimana cairan akan berperilaku.
Mempelajari nyala api jet yang bergejolak memiliki implikasi untuk berbagai tujuan teknik, dari teknologi kedirgantaraan hingga pembangkit listrik.
Sementara banyak peneliti yang mempelajari dinamika fluida memiliki akses ke sumber daya HPC seperti yang ada di JSC, yang lain tidak.
Model LES seringkali dapat berjalan pada sumber daya komputasi yang lebih sederhana, dan tim dapat menggunakan data DNS mereka untuk membantu menginformasikan model LES ini dengan lebih baik, membuat simulasi yang tidak terlalu menuntut komputasi menjadi lebih akurat. “Secara umum, model LES yang ada saat ini tidak mampu menjelaskan fenomena tersebut secara akurat di sekitar TNTI,” kata Gauding.
Tim dapat meningkatkan penerapannya untuk memanfaatkan sepenuhnya sumber daya komputasi JSC secara parsial dengan berpartisipasi secara teratur dalam acara pelatihan dan lokakarya yang diadakan di JSC.
Meskipun sudah dapat memanfaatkan daya HPC dalam jumlah besar, tim menyadari bahwa tantangan ilmiah ini cukup kompleks sehingga bahkan sistem HPC generasi berikutnya mampu mencapai kinerja exascale—sedikit lebih dari dua kali lebih cepat dari superkomputer tercepat saat ini, Fugaku. superkomputer di RIKEN di Jepang—mungkin tidak dapat sepenuhnya mensimulasikan dinamika turbulen ini.
Namun, setiap kemajuan komputasi memungkinkan tim untuk meningkatkan derajat kebebasan dan memasukkan fisika tambahan dalam simulasi mereka.
Para peneliti juga melihat untuk menggunakan lebih banyak pendekatan berbasis data untuk memasukkan intermittency dalam simulasi, serta meningkatkan, mengembangkan, dan memvalidasi model berdasarkan data DNS tim.