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使用改进的计算机模型准备化学攻击

导读 2017年4月4日,叙利亚西北部的Khan Sheikhoun镇经历了近代史上最严重的化学袭击之一。一股沙林气体蔓延超过10公里(约6英里),受到浮力湍流

2017年4月4日,叙利亚西北部的KhanSheikhoun镇经历了近代史上最严重的化学袭击之一。一股沙林气体蔓延超过10公里(约6英里),受到浮力湍流的影响,造成80多人死亡,数百人受伤。

德克萨斯大学圣安东尼奥分校机械工程教授KiranBhaganagar和她的湍流传感与智能系统实验室团队使用计算机模型来复制分散化学气体。结果于2017年5月发表在“自然灾害”中。尽管信息稀缺,但模拟的准确性显示了捕捉现实世界条件的能力。

“如果突然发生化学攻击,那么重要的问题是:'走多远'和'朝哪个方向',”Bhaganagar说。“这对撤离至关重要。”

Bhaganagar的研究得到美国陆军边缘化学和生物中心(ECBC)的支持,他希望采用她的模型来协助袭击美国土地。

化学品,无论是沙林毒气等有毒物质还是车辆废气,都会与大气中的其他微粒产生不同的影响。就像野火可以快速移动一样,化学物质会产生自己的微观条件,这取决于材料的密度以及它与大气的混合方式。这种现象被称为浮力湍流,它导致化学品在白天或夜晚以及不同季节中的行进方式存在显着差异。

“在夜间和清晨,即使你有平静的风,梯度也非常尖锐,这意味着化学品的运行速度更快,”Bhaganagar解释道。

即使普通的湍流也难以在数学上建模和预测。它在一系列尺度上起作用,每个尺度与其他尺度相互作用,并在移动到最小水平时分散能量。建模浮力湍流更加困难。为了预测湍流对化学颗粒扩散的影响,Bhaganagar的团队在德克萨斯高级计算中心(TACC)的Stampede2超级计算机上进行了计算机模拟,这是美国任何一所大学的最大系统。

“我们进入它的物理学,并试图了解顶点是什么以及能量在哪里,”Bhaganagar说。“我们将问题分解出去,每个处理器解决了一小部分问题。然后我们将所有内容重新组合在一起,以便对结果进行可视化和分析。”

Bhaganagar通过德克萨斯大学研究网络基础设施(UTRC)计划使用TACC的超级计算机,自2007年以来,该计划为德克萨斯大学系统的14所院校的研究人员提供了获取TACC资源,专业知识和培训的机会。

背景氛围和时间在分散中起着重要作用。在叙利亚袭击的情况下,Bhaganagar首先必须确定风速,温度和所涉及的化学品种类。有了这些信息,她的高分辨率模型能够预测化学羽流的行进距离和方向。

“在叙利亚,这是非常糟糕的,因为时间安排使它成为非常快速传播的理想条件,”她说。“我们在TACC超级计算机上运行了叙利亚的实际情况,得到了所有背景信息并将其添加到模型中,我们的模型捕获了羽流的边界以及它传播到哪个城市。我们看到它非常类似于什么据新闻报道。这让我们相信我们的系统能够运作,我们可以将它用作疏散工具。“

该研究的目标是短期预测:了解化学品将在四小时窗口内传播的方向,并与第一响应者合作,以适当地部署人员。

但是,运行高分辨率模型需要时间。在叙利亚模拟的情况下,它需要在Stampede2完成五天的数字运算。在真正的攻击中,这样的时间将无法使用。因此,Bhaganagar还开发了一个较粗糙的模型,该模型使用季节性条件数据库作为背景信息来加速计算。

为此,Bhaganagar的团队推出了一种新颖的移动传感协议,他们部署了由空中无人机和地面传感器组成的低成本移动传感器,以收集当地风力数据并使用courser模型预测羽流传输。

使用这种方法,可以在短短30分钟内计算出四小时的预测。她正在努力将时间进一步缩短到10分钟。这将使官员能够迅速发布准确的疏散命令,或将人员安置在需要帮助保护公民的地方。

“几乎没有任何模型可以预测到这种准确度,”Bhaganagar说。“陆军使用带有移动传感器的卡车,它们围绕着源头传送到一个圆圈。但它非常昂贵,他们必须派遣士兵,这对他们来说是一种危险。”在未来,军队希望在化学攻击的情况下结合计算机模拟和实时监控。

Bhaganagar将在未来几个月在马里兰州的美国陆军实验设施进行测试,以确定无人机能够准确预测风况。

“数据的准确性越高-风速,风向,局部温度-预测越好,”她解释说。“我们使用无人机为我们提供额外的数据。如果你可以将这些数据提供给模型,那么四小时窗口的准确度要高得多。”

最近,她和她的研究生,谁是博士。候选人SudheerBhimireddy将其浮力湍流模型与高分辨率先进研究天气研究和预报模型相结合,以了解大气稳定性对化学羽流短期运输的作用。该研究发表于2018年9月版的“大气污染”研究

开发检测社区污染的工具

在国家科学基金会资助的相关工作中,Bhaganagar采用了她的化学羽流模型来进行污染跟踪。她希望她的代码可以帮助社区预测当地的污染状况。

根据Bhaganagar的说法,社区购买的低成本风能和气体传感器可以帮助产生每日预报,因此当污染水平集中​​在一个地区时,个人可以采取适当的预防措施。最近的努力已经尝试确定需要多少传感器以允许准确的局部预测。

“我们能否发现污染区并采取有效措施避免污染?”Bhaganagar问道。“如果我们拥有自己的小型模型,我们可以在我们的社区中使用这些模型对污染产生重大影响。”

尽管社区污染预测最终将在消费级计算机上运行,​​但如果没有超级计算机访问测试模型并生成背景条件数据库,则无法进行此类预测。

“TACC资源非常有价值,”她说。“如果我无法访问TACC超级计算机,我甚至不会尝试这些研究项目。它们对于开发可以挽救未来生命的新湍流模型是绝对必要的。”

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