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使用超级计算机来预测化学物质和污染物的传播

信贷:Suddher Bhimireddy Kiran Bhaganagar

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出于一种致命的化学攻击在叙利亚,Kiran Bhaganagar,机械工程教授德克萨斯大学圣安东尼奥和她的团队从实验室湍流的传感和智能系统正在研究可能有助于拯救生命在机载化学攻击。

在2017年4月4日叙利亚化学事件,一缕沙林毒气蔓延超过10公里(6英里),由风动荡,造成超过80人死亡,数百人受伤。团队使用了得克萨斯高级计算中心(TACC)Stampede2超级计算机和创新的计算机模拟模型复制的分散化学气体在叙利亚事件。研究结果发表在自然灾害

“我吓坏了的攻击,想要做一些有用的东西。的准确性我们化学分散的计算机模拟显示的能力捕捉现实世界条件尽管稀缺的信息。我们的团队继续研究模拟空气湍流和化学物质和污染物的扩散。这项工作不可能没有超级计算机的力量。在叙利亚的研究,我们得到了背景信息和补充说,我们的计算机模型。模型捕获的羽流的边界和城市蔓延。我们看到了非常类似的新闻报道。这给了我们信心,我们系统的工作原理,我们可以使用它作为一个疏散的工具。我们已经开发出一种粗仿真模型有助于减少处理时间,继续活跃的空气湍流研究使用粗模型建模。我们的目标是减少仿真时间的事件,所以可以使用应急人员帮助他们知道地区撤离,Bhaganagar”状态。

空气湍流和化学物质和污染扩散

化学物质和污染物,如汽车尾气、旅游不同于其他大气中的微粒,因为他们创造他们自己的小气候称为活跃的动荡。流取决于材料的密度,它与大气混合和一天中不同的时间。湍流在夜间梯度非常锋利,清晨或如果有风这意味着化学品快得多了。图1显示了化学羽流发展的例子。


图1所示。化学羽流发展的时间。由Suddher Bhimireddy Kiran Bhaganagar。

活跃的空气湍流模型用于研究

湍流数学很难模型和预测。团队的计算机模型必须首先回答的基本问题包括“化学或污染的来源是什么?”和“哪个方向会旅游吗?”。团队看了湍流的物理事件打破所有元素如风向、温度、时间或季节。这个信息来自各种来源,包括本地信息,天气频道或从传感器数据。Bhaganagar和博士生,Sudheer Bhimireddy、集成与高分辨率的活跃的湍流模型高级研究气象研究和预测模型来理解大气的作用稳定的短期运输化学羽流。这项研究发表在大气污染研究

在叙利亚的空气湍流模拟,运行一个高分辨率模型Stampede2超级计算机花了五天的处理不可行的化学分散在一个实际的紧急情况。为了帮助解决这个问题,Bhaganagar开发出一种粗仿真模型,使用一个数据库的季节性条件加快计算的背景信息。整个模拟时间是四个小时的处理。团队正在研究如何进一步减少处理时间,所以数据可用应急人员尽快。例如,如果传感器收集的数据可用的目标是减少仿真时间事件降低到30分钟。拥有来自传感器的数据是理想和大大增加预测的准确性高达90%。图2显示了从叙利亚事件计算的例子。


图2。)径向伸长的羽毛元素7.92公里从源7.30 a . m。19.23公里,从源为8.30 a . m。从源为9.30和24.3公里。a . m。,b)地面覆盖面积平方。公里,(在二级轴)地面浓度与时间从最初释放的化学。由Suddher Bhimireddy Kiran Bhaganagar

空气湍流数据是如何处理的

团队分解数据,如风向、成小块。然后团队运行每个特定元素的数据在一个单独的计算机处理器。在最初的研究中,数据工作站集群上运行团队的每个处理器解决一个特定问题。团队使用128处理器的计算就像使用128个独立的电脑。一旦解决了所有单个方程的计算,最终完成后处理仿真TACCStampede2超级计算机,目前的一个最强大的和重要的超级计算机在美国开放的科学研究。Stampede2φ18计算机系统包含4200英特尔至强节点,并利用Intel Xeon处理器可伸缩和英特尔Omni-Path架构。

最后需要一台超级计算机模拟,因为可以1 tb的数据,必须处理这些标准的集群系统上无法完成。根据Bhaganagar,“我甚至不会尝试这些研究项目如果我无法访问TACC超级计算机。他们是绝对必要的开发新的湍流模型可以在未来拯救生命。”

优化的动荡的代码

Bhaganagar的团队为活跃的湍流模型,创建了软件和优化的软件代码,这样就可以有效地处理数据并行处理计算机。硕士和博士生修改了代码,以便数据可以适应一定的内存,以及优化代码级运行时,3 d矩阵代数方程处理和验证有效。

挑战未来的研究

“叙利亚模拟的目标是确定我们的仿真模型可以预测化学柱的半径如果来源是已知的。羽,模拟预测密切匹配实际的羽流的位置,给了我们信心,继续我们的工作,以帮助拯救生命。此外,我们正在做研究污染是如何分散在大气中可有广泛的科学价值。

然而,我们需要能够实时模拟更快更准确地预测大气中化学和污染羽流如何移动。执行模拟的能力无法完成大量数据仅由软件代码或优化。额外的创新需要发生在硬件级芯片制造商进行修改处理器和加速器,以便实时处理提供给科学家,“Bhaganagar总结道。


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Kiran Bhaganagar博士实验室主任动荡,传感德克萨斯大学圣安东尼奥已经当选副研究员的成绩——2019届美国航空航天研究所(理论),https://www.aiaa.org/class -的- 2019副fellows/

TACC Stampede2超级计算机:https://www.tacc.utexas.edu/systems/stampede2

琳达的创始人和所有者是巴尼巴尼和同事,技术/营销写作,训练和在俄勒冈州比弗顿的网页设计公司,或。


本文是作为英特尔的HPC编辑程序的一部分,强调目标的尖端科学研究和创新驱动的HPC社区通过先进的技术。出版商的内容拥有最终的编辑权限,并确定哪些文章发表。

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