Seja projetando o método mais eficaz para injeção de combustível em motores, construir máquinas para regar hectares de terras agrícolas, ou pintar um carro, os humanos dependem de sprays líquidos para inúmeros processos industriais que permitem e enriquecem nossas vidas diárias.

Para entender como tornar o spray de jato de líquido mais limpo e eficiente, no entanto, os pesquisadores precisam se concentrar nas pequenas coisas:os cientistas devem observar os fluidos fluindo no átomo, detalhes de microssegundos para começar a entender um dos grandes desafios da ciência - o movimento turbulento dos fluidos.

Os experimentos servem como uma ferramenta importante para a compreensão dos processos de pulverização industrial, mas os pesquisadores estão cada vez mais confiando na simulação para compreender e modelar as leis que governam o caótico, movimentos turbulentos que ocorrem quando os fluidos estão fluindo rapidamente.

Uma equipe de pesquisadores liderada pelo Prof. Dr. Markus Klein na Bundeswehr University Munich (alemão:Universität der Bundeswehr München) entendeu que modelar as complexidades da turbulência com precisão e eficiência requer computação de alto desempenho (HPC), e recentemente, a equipe usou recursos do Gauss Center for Supercomputing (GCS) no Leibniz Supercomputing Center (LRZ) em Garching perto de Munique para criar simulações de fluxo de ponta para melhor compreender o movimento turbulento do fluido.

"Nosso objetivo é desenvolver um software de simulação que alguém possa aplicar comercialmente para problemas reais de engenharia, "diz o Dr. Josef Haßlberger, colaborador da equipe Klein. Ele trabalha junto com o colaborador Sebastian Ketterl no projeto computacional. A pesquisa da equipe recentemente foi escolhida para a capa do Journal of Fluid Mechanics .

É uma (multi) fase

Quando cientistas e engenheiros falam de sprays líquidos, há um pouco mais de nuance do que isso - a maioria dos sprays são, na verdade, fenômenos multifásicos, o que significa que alguma combinação de um líquido, sólido e gás estão fluindo ao mesmo tempo. Em sprays, isso geralmente acontece por meio da atomização, ou a quebra de um fluido líquido em gotículas e ligamentos, eventualmente formando vapores em algumas aplicações.

Os pesquisadores precisam levar em conta essa mistura multifásica em suas simulações com detalhes suficientes para entender um pouco do minuto, processos fundamentais que governam movimentos turbulentos - especificamente, como as gotículas se formam, coalescer e se separar, ou a dinâmica da tensão superficial entre líquidos e gases - enquanto também captura uma área grande o suficiente para ver como esses movimentos impactam os jatos. As gotas são formadas e influenciadas pelo movimento turbulento, mas também influenciam ainda mais o movimento turbulento após a formação, criando a necessidade de simulação numérica muito detalhada e precisa.

Ao modelar fluxos de fluidos, os pesquisadores usam vários métodos. Entre eles, simulações numéricas diretas (DNS) oferecem o mais alto grau de precisão, pois eles começam sem nenhuma aproximação física sobre como um fluido fluirá e recria o processo "do zero" numericamente até os menores níveis de movimento turbulento (resolução de "escala de Kolmogorov"). Devido às suas altas demandas computacionais, As simulações de DNS só podem ser executadas nos supercomputadores mais poderosos do mundo, como SuperMUC em LRZ.

Outra abordagem comum para modelar fluxos de fluidos, simulações de grande turbilhão (LES), faz algumas suposições sobre como os fluidos fluirão nas escalas menores, e, em vez disso, concentra-se na simulação de volumes maiores de fluidos por longos períodos de tempo. Para simulações LES para modelar fluxos de fluido com precisão, as suposições construídas no modelo devem se basear em dados de entrada de qualidade, daí a necessidade de cálculos DNS.

Para simular fluxos turbulentos, os pesquisadores criaram uma grade tridimensional com mais de 1 bilhão de pequenas células individuais, resolver equações para todas as forças que atuam neste volume de fluido, que, de acordo com a segunda lei de Newton, dar origem à aceleração. Como resultado, a velocidade do fluido pode ser simulada no espaço e no tempo. A diferença entre turbulento e laminar, ou suave, fluxos dependem de quão rápido um fluido está se movendo, bem como a espessura, ou viscoso, isto é, e além do tamanho das estruturas de fluxo. Em seguida, os pesquisadores colocaram o modelo em movimento, calculando as propriedades do líquido desde o momento em que ele sai de um bico até que se tenha quebrado em gotas.

Com base nos cálculos de DNS da equipe, começou a desenvolver novos modelos para dados de turbulência em escala fina que podem ser usados ​​para informar os cálculos LES, em última análise, trazendo simulações de jato de spray precisas para um nível mais comercial. LES calcula a energia de grandes estruturas, mas as menores escalas do fluxo são modeladas, o que significa que os cálculos LES potencialmente fornecem alta precisão para um esforço computacional muito mais modesto.

Fluindo na direção certa

Embora a equipe tenha feito progressos na melhoria dos modelos LES por meio de uma compreensão mais fundamental dos fluxos de fluidos por meio de suas simulações de DNS, ainda há espaço para melhorias. Embora a equipe possa simular o processo de atomização em detalhes, gostaria de observar fenômenos adicionais ocorrendo em escalas de tempo mais longas, como processos de evaporação ou combustão.

Os recursos de HPC de próxima geração fecharão a lacuna entre DNS de calibre acadêmico de configurações de fluxo e experimentos reais e aplicações industriais. Isso dará origem a bancos de dados mais realistas para o desenvolvimento de modelos e fornecerá uma visão física detalhada dos fenômenos que são difíceis de observar experimentalmente.

Além disso, a equipe tem mais trabalho a fazer para implementar suas melhorias nos modelos LES. O próximo desafio é modelar gotículas que são menores do que o tamanho real da grade em uma simulação típica de grande redemoinho, mas ainda pode interagir com o fluxo turbulento e pode contribuir para a troca de momento e evaporação.