Projektbeschreibung
Die konvektive Turbulenz extremer Wetterereignisse vorhersagen, um Windkraftanlagen zu schützen
Dank mathematischer Modelle können wir die Welt um uns herum verstehen und sogar einschätzen, wie sie sich verhalten wird. Durch die Vorhersage bestimmter Ereignisse können wir besser mit ihnen umgehen. Wenn es um die enorme turbulente kinetische Energie geht, die bei Extremwettereignissen wie Wirbelstürmen oder Hitzewellen auf Windkrafteinlagen einwirkt, so fehlt es uns derzeit jedoch noch an der dringend benötigten Vorhersage darüber, wie diese Energie entweicht. Das EU-finanzierte Projekt ConvExt wird die mathematischen Grundlagen schaffen, über die wir Erkenntnisse zur Entstehung dieser extremen Energieereignisse gewinnen und sie letztendlich vorhersagen können. Anhand komplexer experimenteller Messungen wird das Projektteam datengestützte Werkzeuge entwickeln, die extreme Ereignisse vorhersagen, wodurch wir uns dieser einzigartigen Herausforderung stellen können.
Ziel
Wind storms, hurricanes, and heat waves, are atmospheric extreme events with a huge societal impact and significant economic costs. Thus, their correct identification is important, e.g. for off-shore wind power generation. This project is a fundamental study on hydrodynamics turbulence, whose results will provide a methodological basis for innovation in wind energy technology. Extreme atmospheric convection events are characterized by large local amplitudes of the rate at which turbulent kinetic energy is dissipated, a central quantity that cannot be predicted from the highly nonlinear mathematical equations of fluid motion. This project aims at understanding the formation and predicting such extreme events of energy dissipation in Rayleigh-Bénard convection (RBC), a paradigm for atmospheric motion. Advanced high resolution measurements of the small-scale velocity field and its gradients will therefore be performed in a pressurized convection chamber at TU Ilmenau which allows to downscale turbulence and to use Particle Image Velocimetry for flows at Rayleigh numbers up to a million or higher. By combination of measured kinetic energy dissipation rate in the bulk and wall shear stresses in the boundary layer, we will identify the advection patterns that generate the extreme dissipation events. The present experimental analysis will be complemented by existing training data records of high-resolution direct numerical simulations of the same flows. They serve to develop data-driven methods and algorithms, such as recurrent neural networks, to predict such extreme events in experimental analyses. The goal of this project is to advance our understanding of the dynamic evolution of such extreme events in a RBC flow and to develop reliable tools to predict the events. This research objective will be reached in a multidisciplinary way by a combination of high resolution optical flow measurements with the data-driven modeling and data analytics by machine learning.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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98693 Ilmenau
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