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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Control of Extreme Events in Turbulent Flows with Scientific Machine Learning

Descripción del proyecto

Predecir los fenómenos extremos de la naturaleza, desde las olas anómalas hasta los retrocesos

El cambio mundial hacia la descarbonización plantea nuevos retos, entre ellos los episodios extremos en la dinámica de fluidos: perturbaciones raras y repentinas que pueden alterar drásticamente la evolución de los flujos. Ya se manifiesten como bloqueos atmosféricos, olas oceánicas anómalas o retrocesos de las llamas en los quemadores de hidrógeno, se deben a interacciones complejas y no lineales que desafían las predicciones estándar. El equipo del proyecto CONTEXT, financiado por el CEI, pretende resolver este problema fusionando el aprendizaje profundo con las restricciones físicas. El objetivo es desarrollar un marco con el que se pueda prever y suprimir estos sucesos. La metodología se probará en varios sistemas. Su principal objetivo es resolver los problemas que plantean estos episodios extremos en la combustión limpia de hidrógeno.

Objetivo

Climate change and the race to decarbonise our society is making extreme events in fluids more prevalent. These are rare events where the flow suddenly takes extreme states far from its normal state. These can be found in any flow systems, such as in the atmosphere with atmospheric blocking causing extreme heatwaves, or in our oceans with rogue waves (waves of extreme heights) capable of capsizing boats, or in engineering flows in hydrogen-based clean combustors with flashback events where the flame suddenly moves back into the injection system.
Currently, we cannot accurately predict such extreme events due to several roadblocks. First, the chaotic nature of these turbulent flows makes them hard to predict: any infinitesimal perturbation leads to drastically different evolutions (the butterfly effect). Second, extreme events originate from complex nonlinear interactions which are very different for systems with different physical mechanisms. This makes any past development difficult to generalize across different flow systems. Third, we have very limited observations of such events.
To revolutionize how we tackle extreme events, the CONTEXT project will create a cutting-edge scientific machine learning framework that blends deep learning with physics-based techniques. CONTEXT’s framework will provide the means to (i) identify precursors and mechanisms of extreme events, (ii) forecast the flow evolution before and during extreme events and (iii) control the flows to prevent extreme events. CONTEXT’s framework will be able to handle diverse and disparate physics, with this being demonstrated across different flows of increasing complexity and with different physics, culminating in a demonstration of the practical impact of the framework on the engineering-relevant multiphysics test case of a flashbacking hydrogen combustor.
CONTEXT will provide a comprehensive framework to achieve the understanding, prediction, and prevention of extreme events in turbulent flows.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 397 886,46
Dirección
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Reino Unido

Ver en el mapa

Región
London Inner London — West Westminster
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 397 886,46

Beneficiarios (2)

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