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Unraveling Turbulence through Ensemble Decomposition

Turbulence governs essentially all large-scale flows on our planet, including our atmosphere and oceans. With a vast number of engineering applications in transportation technology, renewable energies, and more, turbulence has a d... ver más

31/12/2026

UNIVERSITAT BAYREU...

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT BAYREUTH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 3 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-13

ERC-2020-COG: ERC CONSOLIDATOR GRANTS

I+D

Cerrada hace 5 años

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

3 Participantes

UNIVERSITAT BAYREUTH

1.72M€ | Lider

ENCE ENERGIA Y CELULOSA

259.20K€ | Participante

MPG

275.63K€ | Participante

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Duración del proyecto: 71 meses Fecha Inicio: 2021-01-13
Fecha Fin: 2026-12-31

Líder del proyecto

UNIVERSITAT BAYREUTH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Turbulence governs essentially all large-scale flows on our planet, including our atmosphere and oceans. With a vast number of engineering applications in transportation technology, renewable energies, and more, turbulence has a direct impact on our lives. However, developing predictive theories of turbulence, which ultimately all modeling applications rely on, remains one of the outstanding scientific challenges. Moreover, while massive simulations on the largest supercomputers are nowadays an established tool, reaching realistically high Reynolds numbers remains prohibitive. Already today, analyzing the sheer amount of peta-scale simulation data requires new paradigms for making meaningful progress. Fundamentally new approaches are needed to achieve a breakthrough. UniTED will deliver such an approach by a unique, synergistic combination of data-driven theory and large-scale computations. How? Recently, I showed that the complex statistics of turbulence can be disentangled into much simpler sub-ensembles. This significant reduction of complexity points toward exciting new theoretical pathways and novel computational methodologies, which I will explore in this project. In UniTED, we will (A) dissect the multi-scale structure of turbulence through massively parallel computations. This will (B) provide the foundation for a statistical theory of turbulence which is based on a novel ensemble decomposition approach. Combining (A) and (B), we will (C) develop a novel ensemble-based simulation approach, enabling unprecedented insights into turbulence at high Reynolds numbers. We will then use this approach to (D) provide big data for modeling small-scale turbulence using physics-informed machine learning. UniTED will boost our fundamental understanding of turbulence at very high Reynolds numbers and provide new modeling approaches in a breadth of fields such as computational engineering, the Earth sciences, renewable energy, and plasma physics.

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