Ny teknologi ger kunskap om flöden och turbulens

Att förstå turbulens och flödes­dynamik är en nyckel för forskning om energieffektiva fordon och klimat. Men simuleringar av dessa processer kräver ofta så stora mängder data att mer djuplodande analys omöjliggörs. Nu utvecklas ny teknologi för att analysera relevant data medan den bearbetas, in situ.

Bilar, flygplan och fartyg förlorar närmare hälften av sin totala energiförbrukning till turbulens i motorer och vid fordonets yta. Att förstå, kontrollera och minska turbulens är därför en väsentlig del i att skapa energieffektiva, hållbara transporter och för att svensk fordonsindustri ska vara konkurrenskraftig. Liknande flödesdynamik ligger bakom olika väderfenomen. Exempelvis drivs stormar av atmosfärisk turbulens och dessa ökar kraftigt i takt med klimatförändringarna. Därför är detta fenomen ett centralt fokus också inom klimatforskning.
– Turbulens är ett av de mest komplexa naturfenomen vi känner till. Forskare har ägnat sig åt detta under lång tid, men det finns stora utmaningar i forskningen och det är fortfarande många pusselbitar som saknas, berättar Tino Weinkauf, professor i visualisering och chef för Avdelningen för beräkningsvetenskap och beräkningsteknik vid KTH.
I projektet In situ-analys av Big Data för flödes- och klimatsimulering leder Tino Weinkauf ett tvärdisciplinärt team, med expertis från KTH, Linköpings universitet och Stockholms universitet, med målet att skapa bättre teknologi för att studera turbulens och flöden.

Datamängder försvårar
Ett av de bästa sätten att förstå flödesdynamik och turbulens är genom numerisk datasimulering, som gör det möjligt att visualisera processerna och studera dem på detaljnivå. Men de ofattbart stora mängderna data som även en kort flödessimulering ger upphov till gör den här typen av forskning extremt svår. Att simulera en sekund av det turbulenta flödet runt ett kommersiellt flygplan kräver en teoretisk beräkningstid på 500 år på Sveriges största superdator, Beskow på KTH. Att spara så mycket beräkningsdata på en disk låter sig inte göras. Samtidigt är det otillräckligt att enbart spara ett fåtal utvalda steg i processen eftersom de turbulenta strukturernas utveckling över tid är av avgörande vikt.
Tino och hans team utvecklar därför teknologi för att studera processerna in situ, det vill säga att analysera data direkt på superdatorn under tiden som den produceras. Sedan räcker det att spara resultatet, inte all skrymmande data.
– Vi tar fram teknologi som på ett intelligent sätt detekterar och extraherar den data som vi är intresserade av. På så sätt kan underliggande strukturer och tidsmässig utveckling studeras, förklarar Tino.
Teknologin baseras på diskret morseteori, en teori som kombinerar tillämpad matematik och datavetenskap. Forskningsprojektet spänner över ett brett spektrum, från grundforskning till mer tillämpningsnära, och svarar mot det stora behov som finns av nya metoder, så att flödes- och klimatforskning ska kunna avancera. Tillämpningarna av denna forskning är många, inte bara inom fordonsindustri, meterologi och klimatarbete. Även inom exempelvis cellbiologi, hemodynamik (studiet av blodcirkulation) och planetologi finns potentiella applikationer.

In situ-bibliotek
Med sina resultat bygger forskarna upp ett in situ-bibliotek bestående av mjukvara med öppen källkod. Det europeiska samarbetsorganet European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF, har visat intresse för programvaran. Samma program kan också användas av FN:s klimatpanel, IPCC.
– Det är väldigt roligt att arbetet kan få en omedelbar effekt på klimatforskning och klimatarbete, eftersom det är en av vår tids mest pressande frågor. Vi ser tydligt att antalet extrema väderhändelser ökar starkt, både i antal och svårighetsgrad. Om vi bättre förstår den bakomliggande flödesdynamiken kan vi göra mer exakta förutsägelser och utveckla effektivare varningssystem. Då kanske vi kan minska de katastrofala följder som vi ofta ser idag, säger Tino Weinkauf.
De övriga forskarna i projektet är Erwin Laure, professor vid KTH och direktor vid Max Planck Computing and Data Facility i Tyskland, Philipp Schlatter, professor vid KTH, Ingrid Hotz, professor vid Linköpings universitet, Gunilla Svensson, professor vid Stockholms universitet samt Rodrigo Caballero, professor vid Stockholms universitet.