Description du projet
Prédire la turbulence convective des phénomènes météorologiques extrêmes pour protéger les éoliennes
Les modèles mathématiques nous aident à comprendre et même à prévoir le fonctionnement du monde qui nous entoure. Prévoir certains événements peut permettre de mieux les gérer. Dans le cas de l’énorme énergie cinétique qui frappe les éoliennes lors de phénomènes météorologiques extrêmes, comme les ouragans et les vagues de chaleur, nous manquons actuellement d’une vision prospective de la façon dont cette énergie est dissipée. Le projet ConvExt, financé par l’UE, développera les fondements mathématiques qui permettront de mieux comprendre la formation des événements énergétiques extrêmes et, à terme, de les prévoir. Le projet aura recours à des mesures expérimentales avancées pour mettre au point des outils axés sur les données qui permettront de prévoir les événements extrêmes et de relever les défis qui leur sont propres.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
98693 Ilmenau
Allemagne