这项研究提供了关于罕见、剧烈波动更精确的数据，这些波动会导致重大的现实影响，例如5级龙卷风或引擎故障。
美国研究人员在功能强大的“前沿”（Frontier）超级计算机上进行了历史上最大规模的三维湍流模拟。佐治亚理工学院的研究人员凭借创纪录的计算能力，使用“前沿”超级计算机在35万亿个网格点上绘制了三维流体混沌状态。据称，这是有史以来最大规模的湍流直接数值模拟。
通过解码湍流波动的核心机制，这项研究提供了一个新的视角，用以观察从全球海洋的大尺度环流到喷气发动机内部高压环境等各种现象。这些理论发现可能有助于实际应用，例如提高天气预报的准确性，以及设计下一代超高效能运载工具和翼型。
领导该项目的佐治亚理工学院航空航天工程学教授杨炳融表示：“这项工作将对计算机建模以及空气、水或其他流体流动发挥重要作用的众多学科领域的实际应用产生深远影响。”
理解湍流
湍流之所以难以研究，是因为它涉及巨大时空尺度范围内的混沌波动。然而，在最小尺度上，这些运动遵循在不同环境下都保持一致的“统计普适”模式。科学家们长期以来从理论上认为，这种普适性会随着湍流强度增加而变得更加清晰，但直到“前沿”超级计算机的百亿亿次级（Exascale）计算能力，才得以模拟出足够精细的动态过程来证明这一点。
为了理解其规模，可以想象一个数字立方体。在这个立方体内，研究人员沿着每一条边设置了32768个点。在每一个点上，“前沿”超级计算机计算了惯性力与摩擦力之间无形的拉锯战。这使得研究团队能够达到2500的雷诺数，这一物理保真度水平终于让计算机模型能与真实世界的实验室实验相媲美。
杨炳融说：“这是一个超越了世界上任何其他机器能力的规模。”他表示：“我们现在可以说，数值模拟的结果非常可靠，它们能让我们验证一些关于湍流的假说。我们可以检验基础理论，以了解如何进行修正——因为所有针对此类复杂现象建立的湍流理论都不可避免地存在不完善之处。”
极端事件的行为
这项研究的一个核心焦点是“极端事件”的行为——即经典理论常常无法预测的、罕见的、局部的剧烈波动。这些异常值是造成5级龙卷风、发动机“自行熄火”和空气污染高度集中等高影响现象的原因。由于这些事件是零星发生且混沌无序的，该研究从“是否会发生”的确定性方法，转向了随机（统计）模型，该模型计算这些波动的概率分布，以便更好地应对其巨大的现实后果。
此外，该研究还揭示了能量耗散（运动如何转化为热量）与涡度拟能（衡量局部旋转或涡量强度的指标）的概率分布之间存在差异。研究结果还表明，小尺度湍流的间歇性比以往认为的更强。借助这些统计修正，研究人员可以更准确地预测能量在混沌环境（如强风暴形成过程）中的行为。
为了最大限度地提高“前沿”超级计算机的效率，该团队采用了“多分辨率独立模拟”方案。这项技术使他们能够捕捉湍流尺度上最精细的细节，同时避免了无限期运行全尺寸模拟所带来的难以承受的计算成本。
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