El 4 de abril de 2017, la ciudad de Khan Sheikhoun en el noroeste de Siria experimentó uno de los peores ataques químicos en la historia reciente. Una columna de gas sarín se extendió a más de 10 kilómetros aproximadamente seis millas, transportada por una turbulencia boyante, matando a másde 80 personas e hiriendo a cientos.
Horrorizada por el ataque, pero también inspirada para hacer algo útil, Kiran Bhaganagar, profesora de ingeniería mecánica en la Universidad de Texas en San Antonio, y su equipo del Laboratorio de Sistemas de Inteligencia y Detección de Turbulencias, utilizaron modelos informáticos para replicar la dispersióndel gas químico. Los resultados se publicaron en Peligros naturales en mayo de 2017. La precisión de sus simulaciones mostró la capacidad de capturar condiciones del mundo real a pesar de la escasez de información.
"Si hay un ataque químico repentino, las preguntas que son importantes son: 'qué tan lejos llega' y 'en qué dirección va'", dijo Bhaganagar. "Esto es crítico para las evacuaciones".
La investigación de Bhaganagar está respaldada por el Centro de Química y Biológica Edgewood del Departamento de Ejército de EE. UU. ECBC, que espera adoptar sus modelos para ayudar en el caso de un ataque en suelo estadounidense.
Los productos químicos, ya sean agentes tóxicos como el gas sarín o el escape de los vehículos, viajan de manera diferente a otras partículas en la atmósfera. Al igual que los incendios forestales, que pueden moverse increíblemente rápido, los productos químicos crean sus propias microcondiciones, dependiendo de la densidad del material y cómose mezcla con la atmósfera. Este fenómeno se conoce como turbulencia boyante y conduce a diferencias notables en la forma en que los productos químicos viajan durante el día o la noche, y durante las diferentes estaciones.
"En la noche y temprano en la mañana, incluso cuando hay vientos tranquilos, los gradientes son muy agudos, lo que significa que los químicos viajan más rápido", explicó Bhaganagar.
Incluso la turbulencia ordinaria es difícil de modelar y predecir matemáticamente. Funciona en un rango de escalas, cada una interactuando con las otras, y dispersa la energía a medida que avanza a los niveles más pequeños. Modelar la turbulencia flotante es aún más difícil. Para predecir los efectos deDebido a la turbulencia en la dispersión de partículas químicas, el equipo de Bhaganagar realizó simulaciones por computadora en la supercomputadora Stampede2 en el Centro de Computación Avanzada de Texas TACC, el sistema más grande en cualquier universidad de los EE. UU.
"Entramos en la física y tratamos de comprender cuáles son los vértices y dónde está la energía", dijo Bhaganagar. "Descomponemos el problema y cada procesador resuelve una pequeña porción. Luego volvemos a unir todo para visualizary analizar los resultados "
Bhaganagar utilizó las supercomputadoras de TACC a través de la iniciativa de Infraestructura Cibernética de Investigación de la Universidad de Texas UTRC, que, desde 2007, ha proporcionado a los investigadores de cualquiera de las 14 instituciones del Sistema de la Universidad de Texas acceso a los recursos, la experiencia y la capacitación de TACC.
La atmósfera de fondo y la hora del día juegan un papel importante en la dispersión. En el caso de los ataques en Siria, Bhaganagar primero tuvo que determinar la velocidad del viento, la temperatura y los tipos de químicos involucrados. Con esa información en mano, ellaEl modelo de alta resolución fue capaz de predecir qué tan lejos y en qué dirección viajaron las plumas químicas.
"En Siria, fue muy malo porque el momento hizo que las condiciones ideales se extendieran muy rápido", dijo. "Analizamos el caso real de Siria en la supercomputadora TACC, obtuvimos toda la información de fondo y la agregamosa los modelos, y nuestros modelos capturaron los límites del penacho y a qué ciudades se extendió. Vimos que era muy similar a lo que se informó en las noticias. Eso nos dio la confianza de que nuestro sistema funciona y que podríamos usarlo como unherramienta de evacuación "
La investigación está dirigida a predicciones a corto plazo: comprender en qué dirección se propagarán los químicos dentro de una ventana de cuatro horas y trabajar con los socorristas para desplegar al personal de manera adecuada.
Sin embargo, ejecutar el modelo de alta resolución lleva tiempo. En el caso de la simulación de Siria, requirió cinco días completos de cálculo de números en Stampede2 para completar. Durante un ataque real, ese tiempo no estaría disponible. En consecuencia, Bhaganagartambién desarrolló un modelo más grueso que utiliza una base de datos de condiciones estacionales como información de fondo para acelerar los cálculos.
Para este propósito, el equipo de Bhaganagar ha introducido un novedoso protocolo de detección móvil donde implementan sensores móviles de bajo costo que consisten en drones aéreos y sensores terrestres para recopilar los datos locales del viento y usar el modelo de curso para predecir el transporte de la nube.
Usando este método, las predicciones de cuatro horas se pueden calcular en tan solo 30 minutos. Ella está trabajando para reducir el tiempo aún más, a 10 minutos. Esto permitiría a los funcionarios emitir rápidamente órdenes de evacuación precisas o colocar personaldonde se necesitan para ayudar a proteger a los ciudadanos.
"Casi no hay modelos que puedan predecir este nivel de precisión", dijo Bhaganagar. "El Ejército usa camiones con sensores móviles, que envían en un círculo alrededor de la fuente. Pero es muy costoso y tienen que enviar soldados"., lo cual es un peligro para ellos ". En el futuro, el ejército espera combinar simulaciones por computadora y monitoreo en vivo en el caso de un ataque químico.
Bhaganagar realizará pruebas en los próximos meses en las instalaciones experimentales del ejército de los EE. UU. En Maryland para determinar qué tan bien los drones pueden predecir con precisión las condiciones del viento.
explicó: "Cuanto mayor sea la precisión de los datos, la velocidad del viento, la dirección del viento y la temperatura local, mejor será la predicción", explicó. "Usamos drones para darnos datos adicionales. Si puede ingresar estos datos en elmodelo, la precisión para la ventana de cuatro horas es mucho mayor "
Más recientemente, ella y su estudiante de posgrado, que es candidata a doctorado, Sudheer Bhimireddy, integraron su modelo de turbulencia boyante con el modelo de investigación y pronóstico meteorológico de investigación avanzada de alta resolución para comprender el papel de la estabilidad atmosférica en el cortoa largo plazo de penachos químicos. La investigación aparece en la edición de septiembre de 2018 de Investigación de la contaminación atmosférica
Desarrollo de herramientas para detectar la contaminación en su comunidad
En un trabajo relacionado financiado por la National Science Foundation, Bhaganagar ha adoptado su modelo de penacho químico para hacer un seguimiento de la contaminación. Espera que su código pueda ayudar a las comunidades a predecir las condiciones locales de contaminación.
Según Bhaganagar, los sensores de gas y viento de bajo costo comprados por una comunidad podrían ayudar a producir pronósticos diarios para que las personas puedan tomar las precauciones adecuadas cuando los niveles de contaminación se concentran en un área. Los esfuerzos recientes han tratado de determinar cuántos sensores son necesarios parapermitir predicciones locales precisas.
"¿Podemos detectar zonas de contaminación y tomar medidas efectivas para evitar la contaminación?", Preguntó Bhaganagar. "Si tuviéramos nuestros propios modelos a pequeña escala que pudiéramos utilizar en nuestras comunidades, eso tendría un gran impacto en la contaminación".
Aunque los pronósticos de contaminación de la comunidad finalmente se ejecutarían en computadoras de nivel de consumidor, tales predicciones no serían posibles sin acceso a supercomputadoras para probar los modelos y generar una base de datos de condiciones de fondo.
"Los recursos TACC son tan valiosos", dijo. "Ni siquiera habría intentado estos proyectos de investigación si no hubiera podido acceder a las supercomputadoras TACC. Son absolutamente necesarios para desarrollar nuevos modelos de turbulencia que puedan salvar vidas enel futuro."
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Texas en Austin, Centro de Computación Avanzada de Texas . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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