Supercomputing driver jet atomisering forskning til industrielle processer

Uanset om det er at designe den mest effektive metode til brændstofindsprøjtning i motorer, bygningsmaskiner til vanding af hektar landbrugsjord, eller male en bil, mennesker er afhængige af flydende spray til utallige industrielle processer, der muliggør og beriger vores daglige liv.

For at forstå, hvordan man gør flydende jet spray renere og mere effektiv, selvom, forskere skal fokusere på de små ting:Forskere skal observere væsker, der strømmer i atomarer, mikrosekunddetaljer for at begynde at forstå en af ​​videnskabens store udfordringer - turbulent bevægelse i væsker.

Eksperimenter fungerer som et vigtigt redskab til forståelse af industrielle sprayprocesser, men forskere er i stigende grad kommet til at stole på simulering for at forstå og modellere lovene for det kaotiske, turbulente bevægelser, der opstår, når væsker flyder hurtigt.

Et team af forskere ledet af prof. Dr. Markus Klein ved Bundeswehr-universitetet i München (tysk:Universität der Bundeswehr München) forstod, at modellering af turbulensens kompleksitet præcist og effektivt kræver højtydende computing (HPC), og for nylig, teamet brugte ressourcer på Gauss Center for Supercomputing (GCS) i Leibniz Supercomputing Center (LRZ) i Garching nær München til at lave high-end-flowsimuleringer for bedre at forstå turbulent væskebevægelse.

"Vores mål er at udvikle simuleringssoftware, som nogen kan anvende kommercielt til reelle ingeniørproblemer, "siger Dr. Josef Haßlberger, samarbejdspartner på Klein -teamet. Han arbejder sammen med samarbejdspartner Sebastian Ketterl om beregningsprojektet. Teamets forskning blev for nylig valgt til forsiden af Journal of Fluid Mechanics .

Det er en (multi) fase

Når forskere og ingeniører taler om flydende spray, der er lidt mere nuance i det end det - de fleste spray er faktisk flerfasede fænomener, hvilket betyder, at en kombination af en væske, fast og gas flyder på samme tid. I sprøjter, dette sker generelt gennem forstøvning, eller nedbrydning af en flydende væske til dråber og ledbånd, til sidst danner dampe i nogle applikationer.

Forskere skal redegøre for denne flerfasede blanding af deres simuleringer med nok detaljer til at forstå noget af minuttet, grundlæggende processer, der styrer turbulente bevægelser - specifikt hvordan dråber dannes, samles og går i stykker, eller overfladespændingsdynamikken mellem væsker og gasser - samtidig med at de fanger et stort nok område til at se, hvordan disse bevægelser påvirker jetspray. Dråber dannes og påvirkes af turbulent bevægelse, men også yderligere påvirke turbulent bevægelse efter dannelse, skaber behovet for meget detaljeret og præcis numerisk simulering.

Når modelleringsvæske strømmer, forskere bruger flere metoder. Blandt dem, direkte numeriske simuleringer (DNS) giver den højeste grad af nøjagtighed, da de starter uden fysiske tilnærmelser til, hvordan en væske flyder og genskaber processen "fra bunden" numerisk ned til de mindste niveauer af turbulent bevægelse ("Kolmogorov-skala" -opløsning). På grund af dets høje beregningskrav, DNS -simuleringer er kun i stand til at køre på verdens mest kraftfulde supercomputere, såsom SuperMUC på LRZ.

En anden almindelig tilgang til modellering af væskestrømme, store virvel simuleringer (LES), gør nogle antagelser om, hvordan væsker vil flyde i de mindste skalaer, og fokuserer i stedet på at simulere større mængder væske over længere perioder. For LES -simuleringer til at modellere væskestrømme nøjagtigt, forudsætningerne indbygget i modellen skal stole på kvalitetsinputdata, derfor behovet for DNS -beregninger.

For at simulere turbulente strømninger, forskerne skabte et tredimensionelt gitter med mere end 1 milliard individuelle små celler, løse ligninger for alle kræfter, der virker på dette væskemængde, hvilken, ifølge Newtons anden lov, give anledning til acceleration. Som resultat, væskehastigheden kan simuleres i både rum og tid. Forskellen mellem turbulent og laminar, eller glat, strømninger afhænger af, hvor hurtigt en væske bevæger sig, samt hvor tyk, eller tyktflydende, det er, og foruden størrelsen af ​​strømningsstrukturerne. Derefter satte forskere modellen i gang, beregning af væskeegenskaber fra det øjeblik, den forlader en dyse, til den er brudt op i dråber.

Baseret på teamets DNS -beregninger, det begyndte at udvikle nye modeller til finskala turbulensdata, der kan bruges til at informere LES-beregninger, i sidste ende at bringe nøjagtige jet spray simuleringer til et mere kommercielt niveau. LES beregner energien i store strukturer, men flowets mindste skalaer er modelleret, hvilket betyder, at LES -beregninger potentielt giver høj nøjagtighed for en meget mere beskeden beregningsindsats.

Flyder i den rigtige retning

Selvom teamet har gjort fremskridt med at forbedre LES -modeller gennem en mere grundlæggende forståelse af væskestrømme gennem dets DNS -simuleringer, der er stadig plads til forbedringer. Mens teamet i øjeblikket kan simulere atomiseringsprocessen i detaljer, den vil gerne observere yderligere fænomener, der finder sted på længere tidsskalaer, såsom fordampning eller forbrændingsprocesser.

Næste generations HPC-ressourcer vil lukke kløften mellem akademisk kaliber DNS af flowkonfigurationer og reelle eksperimenter og industrielle applikationer. Dette vil give anledning til mere realistiske databaser til modeludvikling og vil give detaljeret fysisk indsigt i fænomener, der er vanskelige at observere eksperimentelt.

Ud over, teamet har mere arbejde at gøre for at implementere sine forbedringer af LES -modeller. Den næste udfordring er at modellere dråber, der er mindre end den faktiske netstørrelse i en typisk stor-virvel simulering, men kan stadig interagere med den turbulente strømning og kan bidrage til momentumudveksling og fordampning.