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Development of a Novel Machine Learning-based model for Multiphase flows

Descripción del proyecto

Análisis de fluidos más inteligente basado en el aprendizaje automático

El flujo multifásico implica el movimiento simultáneo de materiales en distintas fases (líquidos, gases o sólidos) y es la base de procesos fundamentales en diversos sectores, como la energía y la sanidad. Sin embargo, su estudio no está exento de dificultades, ya que los experimentos son muy caros y difíciles de controlar y los métodos computacionales consumen muchos recursos y son lentos. En el proyecto MLTI-PHASE, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, se concebirá uno nuevo método para analizar el flujo multifásico con aprendizaje automático. Los investigadores combinarán el aprendizaje automático con la dinámica de fluidos utilizando la información de imágenes del comportamiento del flujo y de ecuaciones matemáticas. Esta información ayudará al modelo de aprendizaje automático a comprender y predecir el comportamiento del flujo, reduciendo así notablemente el tiempo y el coste del análisis. El modelo se desarrollará y probará en problemas de referencia antes de aplicarlo a sistemas reales.

Objetivo

Multiphase flow (MF) is the simultaneous flow of materials with two or more thermodynamic phases. MF occurs in numerous settings: bioengineering, conventional and nuclear power plants, oil and gas production and transport, pharmaceutical industry, combustion engines, chemical industry, flows inside the human body, biological industry, and process technology, to name a few. Researchers use experimental and theoretical techniques to study MF. Experimental techniques are usually restricted to smaller domains or laboratory scales due to very high costs; in addition, experiments in realistic conditions are very difficult to manage. On the other hand, theory usually requires numerical computation, which is very time-consuming for realistic MF problems.
The objective of this study is to develop a novel machine learning (ML)-based hidden fluid dynamics approach for MF. This innovative method combines ML and fluid dynamics by means of information accessible from photographs of flow visualizations and governing equations. The developed approach will considerably reduce the cost and time required to analyse MF systems. It will unlock many opportunities to improve the design and efficiency of existing and future MF systems, thus lowering design/operational costs.
This will be the first study to develop a ML-based model for MF. The novelty of the proposal is that it will open the opportunity to explore, via a relatively cheap and fast computation method, the vast number of design parameter variations normally needed for the optimisation of MF systems (e.g. efficiency, pressure drop, etc.). This contrasts with expensive and time-consuming experiments and time-inefficient parameter studies involving traditional computational fluid dynamics.
The proposal will be carried out in three stages:
1) To develop a ML-based model for MF.
2) To test the model with several benchmark MF problems.
3) To use the model to improve design and reduce cost in an actual practical environment.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

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Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinador

UNIVERSITY OF LIMERICK
Aportación neta de la UEn
€ 215 534,40
Dirección
NATIONAL TECHNOLOGICAL PARK, PLASSEY
- Limerick
Irlanda
Región
Ireland Southern Mid-West
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Socios (2)