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Turbulente Strukturen: Ordnung im Chaos

Forscher der TU Ilmenau erforschen turbulente Wirbelbewegungen, wie die Luftbewegungen in der Atmosphäre. Fluidbewegungen sind bei Turbulenz mitnichten chaotisch, wie die Wissenschaftler herausfanden, vielmehr ordnen sogenannte turbulente Superstrukturen weit ausgedehnte Systeme.

Jupiters Roter Fleck Bildquelle: © Jet Propulsion Laboratory/NASA

Das Verständnis turbulenter atmosphärischer Superstrukturen (hier der rote Fleck des Jupiter) ist eine wichtige Voraussetzung für das Verständnis klimatischer Zusammenhänge. Die verwendeten Computeralgorithmen können auch bei der Spracherkennung und beim autonomen Fahren zum Einsatz kommen.

Prof. Jörg Schumacher, Leiter des Fachgebiets Strömungsmechanik der TU Ilmenau, führt das internationale Wissenschaftlerteam aus Strömungsforschern an, dem es mit Hilfe umfangreicher Supercomputersimulationen in Garching und Jülich erstmals gelang, ausgedehnte Superstrukturen in einer Vielzahl von unterschiedlichen Systemen darzustellen und zu erforschen. Dabei fielen gigantische Datenmengen an, die mit Hilfe neuartiger Methoden der Mustererkennung und Datenreduktion durchforstet und analysiert wurden.

Die Forscher beantworten Fragen nach dem Ursprung von Superstrukturen und ihrer Bedeutung für den turbulenten Transport von Impuls und Wärme: „Das führt letztendlich zu genaueren Vorhersagen des Wetters und des Klimawandels und hilft uns, die variierende Aktivität der Sonne zu verstehen, die wiederum einen entscheidenden Einfluss auf unsere obere Erdatmosphäre in den Polarregionen hat“, so Prof. Schumacher.

Konvektionsbewegungen unterscheiden sich bei gleichen physikalischen Grundprozessen hinsichtlich Dichte, Wärmeleitfähigkeit oder Viskosität. Strömungsforscher fassen diese Eigenschaften in Kennzahlen zusammen, um zum Beispiel im Falle der Prandtlzahl innere Reibung und Wärmeleitfähigkeit im Fluid zueinander ins Verhältnis zu setzen.

Algorithmen Bildquelle: © TU Ilmenau

Prof. Jörg Schumacher, Leiter des Fachgebiets Strömungsmechanik

Konvektion in der Sonne zeichnet sich zum Beispiel durch extrem niedrige Prandtlzahlen aus, da Wärme im Vergleich zum Impuls viel ineffektiver durch Elektronen aus dem Fusionskern an die Sonnenoberfläche als durch Lichtquanten transportiert werden kann. Zum Vergleich: In Konvektionsströmungen im Ozean ist die entsprechende Prandtlzahl zehn Millionen Mal größer.

Die Forscher fanden nun erstmals Gemeinsamkeiten von turbulenten Konvektionsprozessen in weit ausgedehnten Schichten bei verschiedensten Prandtlzahlen. Sie beobachteten die Entstehung turbulenter Superstrukturen, einer Ordnung in der verwirbelten, chaotischen Turbulenz. In turbulenten Transport- und Mischungsprozessen sind Superstrukturen so etwas wie das tragende Skelett.

Den Wissenschaftlern gelang es zudem, die langsame Entwicklung der großskaligen Superstrukturen von kleinskaligen, schnellen Wirbelbewegungen zu trennen. Diese Zerlegung in Grob- und Feinstruktur eröffnet nun vollkommen neuartige Perspektiven bei der besseren Vorhersage von Turbulenzen in Atmosphäre, Ozean und Sonne.

Zurzeit arbeiten Jörg Schumacher und seine Kollegen daran, für die langsame dynamische Entwicklung dieser Konvektionsmuster Methoden des maschinellen Lernens und der Netzwerktheorie zu kombinieren. Damit lösen sie sich von den zu Grunde liegenden mathematischen Modellgleichungen der Konvektion und lassen stattdessen tief gestaffelte neuronale Netze Prognosen zum Umbau der Superstrukturmuster machen.

Solche Netze können sehr schnell riesige Simulations-Datenmengen verarbeiten und beschleunigen und vereinfachen die Vorhersagen zum Transport stark. Genutzt werden dazu die gleichen Computeralgorithmen, die bei der Spracherkennung im Handy und beim autonomen Fahren angewendet werden.