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EXTreme events in CONVection: advanced measurements and data-driven prediction

Descrizione del progetto

Prevedere la turbolenza convettiva di eventi meteorologici estremi per proteggere le turbine eoliche

I modelli matematici ci aiutano a capire e persino a prevedere il funzionamento del mondo che ci circonda. Prevedere determinati eventi può portare a una migliore gestione degli stessi. Per quanto riguarda l’intensissima energia cinetica turbolenta che sferza le turbine eoliche durante eventi atmosferici estremi, come gli uragani e le ondate di calore, attualmente ci manca una previsione predittiva, che sarebbe molto necessaria, relativa a come questa energia viene dissipata. Il progetto ConvExt, finanziato dall’UE, svilupperà le basi matematiche che faranno luce sulla formazione degli eventi di energia estrema, permettendo alla fine di elaborare delle previsioni. Il progetto utilizzerà misure sperimentali avanzate per sviluppare strumenti guidati dai dati in grado di prevedere gli eventi estremi e consentirci di affrontare le loro sfide uniche.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020

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Coordinatore

TECHNISCHE UNIVERSITAET ILMENAU
Contributo netto dell'UE
€ 162 806,40
Costo totale
€ 162 806,40