A indústria eólica dos EUA está crescendo - quase 9 por cento em 2017, à medida que os desenvolvedores adicionaram capacidade suficiente para abastecer 27 milhões de residências americanas, de acordo com a American Wind Energy Association.

No entanto, a energia eólica tem um grande potencial não explorado. O Departamento de Energia dos EUA estima que, na média, os parques eólicos produziram apenas 30 por cento de sua capacidade desde 1999. Como os proprietários e engenheiros de parques eólicos tentaram melhorar essas chances, parte do problema é a falta de modelagem precisa e acessível.

Modelar a energia eólica é um feito complicado que envolve prever como o ar fluirá sobre as pás individuais da turbina conforme elas interagem com o vento perto da superfície da Terra, uma região que os cientistas chamam de camada limite atmosférica. Capturar com precisão esse intervalo de variáveis ​​- variando em tamanho de metros a quilômetros - exige uma quantidade extraordinária de capacidade de computação.

Ou, como diz o professor John Dabiri:"No momento em que você terminar a simulação o suficiente para fazer uma escolha de design, a oportunidade passou. "

Quando ele se mudou para Stanford em 2015, Dabiri fez questão de colaborar com o professor Sanjiva Lele, um colega da Escola de Engenharia. Lele e seu grupo foram pioneiros em abordagens para simular a atmosfera com eficiência. Um método desenvolvido por seu assistente de graduação Aditya Ghate, MS '14, Ph.D., '18, usa aproximações motivadas pela física para reduzir o custo de simular parques eólicos de uma forma dramática. Quão dramático?

"Eu diria uma redução de mil vezes no custo, "diz Lele.

Conforme o método de Ghate e Lele ganhou força no campo, incluindo uma publicação de destaque no Journal of Fluid Mechanics , Dabiri viu sinergia entre o trabalho deles e sua experiência em energia eólica inspirada na biologia. Ele iniciou uma carreira de pesquisa, aumentando a densidade de energia de parques eólicos usando projetos inspirados em cardumes de peixes e tapetes de ervas marinhas, e focando em turbinas menores que giram verticalmente, em vez dos tradicionais de hélice.

"Começar um projeto e garantir fontes de financiamento pode ser um desafio se você ainda não tiver um histórico de ter desenvolvido as ideias, "diz Dabiri." O que estávamos começando a trabalhar ainda estava nos estágios iniciais. "

Então, para iniciar sua colaboração, eles se candidataram a um subsídio inicial do Centro TomKat para Energia Sustentável em 2016, e com esse suporte no lugar, eles começaram a explorar o alcance complementar de suas pesquisas. Stanford tem seu próprio local de teste de parque eólico no norte do Condado de Los Angeles, e parecia um lugar lógico para começar.

"Em nosso local de campo no sul da Califórnia, você pode mover as turbinas físicas, "diz Dabiri." Mas você tem que escolher, OK, qual é a primeira configuração experimental? Qual é a segunda? E como você os prioriza? "

É aí que entra o arcabouço teórico de Lele. Juntos, ele e Dabiri podem usar a física para apontar o caminho para direções promissoras para o projeto experimental, e, por sua vez, o local de teste relata dados de energia eólica que confirmam ou redirecionam os cálculos científicos.

"Na era atual do aprendizado de máquina, dados costumam ser usados ​​para informar os modelos, mas o que está faltando é a física, "diz Lele." Os mecânicos de fluidos têm uma longa tradição de tentar entender a física e criar modelos simples. "

Sua experiência combinada abriu novas perspectivas para a otimização de mais de 200, 000 turbinas eólicas atualmente em operação em todo o mundo. A ciência deles já saiu do laboratório e entrou em parques eólicos de verdade, por meio de alianças com uma empresa canadense de energia eólica, bem como um complexo de energia eólica planejado no sul dos Estados Unidos. Com 170, 000 hectares e até 3, 000 megawatts de energia eólica, este complexo pode se tornar um dos maiores parques eólicos já construídos.

Os professores esperam que seu ponto ideal analítico dê aos desenvolvedores de parques eólicos as informações de que precisam para selecionar o tamanho e a orientação da turbina, dentro de um orçamento e cronograma que torna o processo acionável. Se seus modelos provarem ser de alta qualidade como eles esperam, então, os fazendeiros eólicos em todo o mundo poderiam usar a ferramenta para gerar mais lucros e mais energia renovável.

"Dois anos atrás, Eu não poderia ter imaginado o que John e eu estamos realizando agora, "diz Lele.