Un modelo de Lattice Boltzmann implementado en GPU para la simulación de grandes remolinos de flujos turbulentos en y alrededor de cortavientos forestales
Autores: Wang, Yansen; Zeng, Xiping; Decker, Jonathan; Dawson, Leelinda
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un modelo de Lattice Boltzmann implementado en GPU para la simulación de grandes remolinos de flujos turbulentos en y alrededor de cortavientos forestales
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Barreras de viento porosas
Modificación del microclima
Tierras agrícolas
áreas urbanas
Flujo turbulento
Cortavientos forestales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
El uso de barreras de viento porosas para la modificación del microclima de tierras agrícolas, áreas urbanas y carreteras circundantes es una práctica ubicua. Este estudio establece un nuevo método para modelar numéricamente el flujo turbulento dentro y alrededor de cortavientos forestales utilizando un modelo avanzado de Boltzmann en red de múltiples tiempos de relajación (MRTLBM). Se presenta una descripción detallada de una simulación de grandes remolinos (LES) de vientos turbulentos mediante la implementación de la fuerza de arrastre de los elementos de barrera en el marco de MRTLBM. Los resultados del modelo para un cortaviento forestal se comparan con un conjunto de datos de observación de campo. El estudio indicó que nuestra implementación de la fuerza de arrastre en MRTLBM es un método preciso para modelar flujos turbulentos dentro y alrededor de parches forestales. También se llevaron a cabo análisis de sensibilidad del flujo turbulento relacionados con los parámetros de la estructura del cortaviento y las direcciones del viento. El análisis indicó que el efecto óptimo de refugio del viento para reducir la velocidad media del viento y la energía cinética turbulenta se maximiza utilizando un cortaviento estrecho y de porosidad media, con la dirección del viento perpendicular al cortaviento. Estas conclusiones están en consonancia con otros estudios de observación y modelado. Finalmente, se comparó el tiempo de computación de una unidad central de procesamiento (CPU) y una unidad de procesamiento gráfico (GPU) para un gran dominio con 25 millones de cuadrículas para demostrar la ventaja de MRTLBM de LES en cuanto a velocidad computacional en un entorno de bosque mixto y edificios. La GPU es aproximadamente 300 veces más rápida que una CPU, y se logra una simulación en tiempo real para este gran dominio utilizando la GPU Nvidia V100.
Descripción
El uso de barreras de viento porosas para la modificación del microclima de tierras agrícolas, áreas urbanas y carreteras circundantes es una práctica ubicua. Este estudio establece un nuevo método para modelar numéricamente el flujo turbulento dentro y alrededor de cortavientos forestales utilizando un modelo avanzado de Boltzmann en red de múltiples tiempos de relajación (MRTLBM). Se presenta una descripción detallada de una simulación de grandes remolinos (LES) de vientos turbulentos mediante la implementación de la fuerza de arrastre de los elementos de barrera en el marco de MRTLBM. Los resultados del modelo para un cortaviento forestal se comparan con un conjunto de datos de observación de campo. El estudio indicó que nuestra implementación de la fuerza de arrastre en MRTLBM es un método preciso para modelar flujos turbulentos dentro y alrededor de parches forestales. También se llevaron a cabo análisis de sensibilidad del flujo turbulento relacionados con los parámetros de la estructura del cortaviento y las direcciones del viento. El análisis indicó que el efecto óptimo de refugio del viento para reducir la velocidad media del viento y la energía cinética turbulenta se maximiza utilizando un cortaviento estrecho y de porosidad media, con la dirección del viento perpendicular al cortaviento. Estas conclusiones están en consonancia con otros estudios de observación y modelado. Finalmente, se comparó el tiempo de computación de una unidad central de procesamiento (CPU) y una unidad de procesamiento gráfico (GPU) para un gran dominio con 25 millones de cuadrículas para demostrar la ventaja de MRTLBM de LES en cuanto a velocidad computacional en un entorno de bosque mixto y edificios. La GPU es aproximadamente 300 veces más rápida que una CPU, y se logra una simulación en tiempo real para este gran dominio utilizando la GPU Nvidia V100.