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Control of Extreme Events in Turbulent Flows with Scientific Machine Learning

Descrizione del progetto

Prevedere gli eventi estremi della natura, dalle onde anomale ai ritorni d fiamma

Il passaggio globale alla decarbonizzazione sta ponendo nuove sfide, tra cui gli eventi estremi nella fluidodinamica: interruzioni rare e improvvise che possono alterare drasticamente l’evoluzione del flusso. Che si manifestino come blocchi atmosferici, onde oceaniche anomale o ritorni di fiamma nei combustori di idrogeno, questi sono guidati da interazioni complesse e non lineari che sfidano le previsioni standard. Il progetto CONTEXT, finanziato dal CER, intende risolvere questo problema fondendo l’apprendimento profondo con i vincoli fisici. L’obiettivo è sviluppare una struttura in grado di prevedere e sopprimere questi eventi. La metodologia sarà testata su vari sistemi. Il suo obiettivo principale è quello di risolvere i problemi legati agli eventi estremi nella combustione pulita dell’idrogeno.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Contributo netto dell'UE
€ 1 397 886,46
Indirizzo
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Regno Unito
Regione
London Inner London — West Westminster
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 397 886,46

Beneficiari (2)