Nachwuchsgruppe Advanced Modeling and Simulation of Transfer Processes for Next Generation Energy Systems

Gruppenleitung:   Dr. rer. nat. Marten Klein  

Raum 3.02, Anwendungszentrum Fluiddynamik, Zentralcampus Cottbus, Siemens-Halske-Ring 15A, 03046 Cottbus  -  E-Mail


Die Nachwuchsgruppe Advanced Modeling and Simulation of Transfer Processes for Next Generation Energy Systems besteht seit dem 16.09.2022. Sie ist am Scientific Computing Lab (SC Lab) am BMBF-geförderten  Energie-Innovationszentrum (EIZ)  angesiedelt und am Lehstuhl Numerische Strömungs- und Gasdynamik der BTU Cottbus-Senftenberg verortet. Die Nachwuchsgruppe ist aus der Abteilung Stochastische Modellierung und Simulation atmosphärischer Grenzschichtprozesse hervorgegangen.

Die Nachwuchsgruppe befasst sich mit neuen Modellierungsstrategien für Anwendungen, in denen eine genaue Abbildung kleinskaliger dynamischer Prozesse von großer Bedeutung ist. Dazu gehören vordergründig die standort- und tageszeitabhängige Analyse und Vorhersage der Volatilität des Windenergiedargebots durch Berücksichtigung atmosphärischer Grenzschichtprozesse. Daneben befasst sich die Nachwuchsgruppe ganz Allgemein mit der Modellierung mischungsabhängiger und transferlimitierter Anwendungen, in denen Grenzschichtprozesse und Turbulenz eine wichtige Rolle spielen. Dazu gehöhren beispielsweise Wärmetauscher und Wärmerohre, chemische Reaktoren und Abscheider, sowie elektrochemisch beeinflusste Strömungen in Elektrolytbatterien oder an katalytischen Membranen.

Im Fokus der Untersuchungen stehen der Stoff-, Impuls- und Wärmetransport in freien und wandgebundenen Schersrömungen, Strahlströmungen, rotierenden und geschichteten Grenzschichten, sowie freier und getriebener Konvektion. Ziel ist es, grundlegende statistische Eigenschaften dieser Strömungen numerisch zu erfassen und auf physikalischer Basis zu modellieren. Parameterabhängigkeiten und Skalierungsgesetze könne sodann als Modellvorhersage erhalten und zur kleinskalig auflösenden Modellierung für kritische Anwendungen nutzbar gemacht machen.

Numerische Herausforderungen ergeben sich aus

  • dem Auftreten von Turbulenz,
  • der Mehrskaligkeit der Strömung,
  • Skalenwechselwirkungen und Intermittenz,
  • dem Auftreten multiphysikalischer Phänomene, sowie
  • dem Einfluss der Erdoberfläche bzw. der Gefäßwand auf die Strömung.

Atmosphärische aber auch technische Genzschichtströmungen sind in der Regel so komplex, dass sie für grundlegende Fragen in Teilprobleme zerlegt, nach Skalen getrennt oder dimensional reduziert  werden (Modellreduktion). Selbst mit solchen reduzierten Modellen ist es jedoch oft nicht möglich, alle relevanten Skalen direkt aufzulösen bzw. physikalische Prozesse in ausreichender Güte abzubilden, sodass Methoden der Strömungsmodellierung erforderlich werden. Dies trifft insbesondere auf Schwankungen zu, die oftmals kostspielige Feinstrukturmodelle benötigen.

Neue Modellierungsansätze müssen nicht nur numerisch effizient sein, sondern müssen auch grundlegende physikalische Prinzipien erfüllen, um belastbare Vorhersagen liefern zu können. Diese beiden Anforderungen werden durch stochastische Turbulenzmodelle (z.B. HiPS, ODT, AME) erfüllt. Die Nachwuchsgruppe hat das Ziel, diese Modelle weiter zu entwickeln und für Anwendungen im Energiesektor nutzbar zu machen.

Darüber hinaus kommen etablierte grobstrukturauflösende Large-Eddy-Simulationen (LES) und feinstrukturauflösende Direkte Numerische Simulationen (DNS) zum Einsatz, um z.B. Referenzlösungen bereitzustellen. Mittelfristig sollen aber LES-basierte Ansätze mit den neuen stochastischen Methoden gekoppelt werden, um ein numerisches Werzeug für hochauflösende, aber kosteneffiziente Simulationen bereitzustellen.

GEFÖRDERT VOM

Mitarbeiter

M.Sc. Pei-Yun Tsai (wissenschaftliche Mitarbeiterin)

B.Sc. Robert Kessler (Projekt-Student)

B.Sc. Maharun Nesa Shampa (HiWi)

Ehemalige Mitarbeiter

B.Sc. Roshni Bhatia

M.Sc. Sreenivasa Chary Thatikonda

B.Sc. Thierry Tchouto

B.Sc. Sascha Zell

B.Sc. Roland E. Maier

M.Sc. Christian Zenker

Relevante Publikationen

2022

  • M. Klein, and H. Schmidt. Exploring stratification effects in stable Ekman boundary layers using a stochastic one-dimensional turbulence model. Adv. Sci. Res., 19:117–136, 2022. In: Special Issue “21st EMS Annual Meeting – virtual: European Conference for Applied Meteorology and Climatology 2021”. DOI: 10.5194/asr-19-117-2022
  • M. Klein, J. A. Medina Méndez, and H. Schmidt. Modeling electrohydrodynamically enhanced drag in channel and pipe flows using one-dimensional turbulence. In: Janos Vad (Ed.), Proc. Conference on Modelling Fluid Flow (CMFF’22), 18:82–91, CMFF22-015, 2022. University of Technology and Economics, Department of Fluid Mechanics, Budapest, Hungary. ISBN 978-9634218814. URL: https://www.cmff.hu/pdf/CMFF22_Conference_Proceedings.pdf
  • M. Klein, C. Zenker, T. Starick, and H. Schmidt. Stochastic modeling of three-scalar mixing in a coaxial jet using one-dimensional turbulence. In: Proc. TSFP-12, Osaka (online), Japan, July 2022. Session 13C, Jets II, ID 208.
  • S. Sharma, M. Klein, and H. Schmidt. Features of far-downstream asymptotic velocity fluctuations in a round jet: A one-dimensional turbulence study. Phys. Fluids, 34:085134, 2022. DOI: 10.1063/5.0101270.
  • M. Klein, H. Schmidt, and D. O. Lignell. Stochastic modeling of surface scalar-flux fluctuations in turbulent channel flow using one-dimensional turbulence. Int. J. Heat Fluid Flow, 93:108889, 2022. In: Special Issue "Wall-bounded Reactive Flows '21". DOI: 10.1016/j.ijheatfluidflow.2021.108889. Preprint: arXiv:2111.15359

2021

  • M. Klein, and H. Schmidt. Stochastic modeling of passive scalars in turbulent channel flows: predictive capabilities of one-dimensional turbulence. In: A. Dillmann, G. Heller, E. Krämer, C. Wagner (Eds.), New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics XIII, volume 151 of Notes on Numerical Fluid Mechanics and Multidisciplinary Design, Springer Nature, Cham, 2021, pp. 47–57. STAB/DGLR Symposium 2020. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-79561-0_5. doi:10.1007/978-3-030-79561-0_5. Preprint: arXiv:2011.04818
  • M. Klein, and H. Schmidt. Investigating Schmidt number effects in turbulent electroconvection using one-dimensional turbulence. Proc. Appl. Math. Mech., 21:e202100147, 2021. DOI: 10.1002/pamm.202100147
  • M. Klein, Roland E. Maier, and H. Schmidt. Stochastic modeling of transient neutral and stably-stratified Ekman boundary layers. Proc. Appl. Math. Mech., 21:e202100146, 2021. DOI: 10.1002/pamm.202100146
  • S. Sharma, M. Klein, and H. Schmidt. Modelling turbulent jets at high-Reynolds number using one-dimensional turbulence. AIAA 2021-2104. AIAA AVIATION 2021 FORUM. August 2021. URL: https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/6.2021-2104
  • M. Klein, C. Zenker, K. Hertha, and H. Schmidt. Modeling one and two passive scalar mixing in turbulent jets using one-dimensional turbulence. In: WCCM-ECCOMAS 2020, published online, 2021. URL: https://www.scipedia.com/public/Klein_et_al_2021a
  • H. Schmidt, J. A. Medina Méndez, and M. Klein. EHD Turbulence in channel flows with inhomogeneous electrical fields: a one-dimensional turbulence study. In: WCCM-ECCOMAS 2020, published online, 2021. URL: https://www.scipedia.com/public/Schmidt_et_al_2021a
  • J. A. Medina Méndez, M. Klein, and H. Schmidt. The one-dimensional turbulence aspects of internal forced convective flows. In: WCCM-ECCOMAS 2020, published online, 2021. URL: https://www.scipedia.com/public/Mendez_et_al_2021a

2020

  • M. V. Kurgansky, T. Seelig, M. Klein, A. Will, and U. Harlander. Mean flow generation due to longitudinal librations of sidewalls of a rotating annulus. Geophys. Astro. Fluid Dyn.114(6), 742–762, 2020. DOI: 10.1080/03091929.2019.1692829
  • M. Klein, and H. Schmidt. Towards a stochastic model for electrohydrodynamic turbulence with application to electrolytes. Proc. Appl. Math. Mech., 20:e202000128, 2020. DOI: 10.1002/pamm.202000128
  • M. Klein, and H. Schmidt. A stochastic modeling strategy for intermittently unstable Ekman boundary layers. Proc. Appl. Math. Mech., 20:e202000127, 2020. DOI: 10.1002/pamm.202000127

2019

  • M. Vincze, N. Fenyvesi, M. Klein, J. Sommeria, S. Viboud, and Y. Ashkenazy. Evidence for wind-induced Ekman layer resonance based on rotating tank experiments. EPL, 125:44001, 2019.
  • J. A. Medina Méndez, M. Klein, and H. Schmidt. One-dimensional turbulence investigation of variable density effects due to heat transfer in a low Mach number internal air flow. Int. J. Heat Fluid Flow, 80:108481, 2019.
  • Rakhi, M. Klein, J. A. Medina M., and H. Schmidt. One-dimensional turbulence modeling of incompressible temporally developing turbulent boundary layers with comparison to DNS. J. Turbul., 20(8):506–543, 2019.
  • M. Klein, C. Zenker, and H. Schmidt. Small-scale resolving simulations of the turbulent mixing in confined planar jets using one-dimensional turbulence. Chem. Eng. Sci., 204:186–202, 2019.
  • M. Klein, and H. Schmidt. Investigating Rayleigh–Bénard convection at low Prandtl numbers using one-dimensional turbulence modeling. In: 11th Int. Symp. Turb. Shear Flow Phen. (TSFP11), 1:1–6, 2019.

2018

  • A. Ghasemi, M. Klein, A. Will, and U. Harlander. Mean flow generation by an intermittently unstable boundary layer over a sloping wall. J. Fluid Mech., 853:111–149, 2018.
  • D. O. Lignell, V. Lansinger, J. Medina, M. Klein, A. R. Kerstein, H. Schmidt, M. Fistler, and M. Oevermann. One-dimensional turbulence modeling for cylindrical and spherical flows: model formulation and application. Theo. Comp. Fluid Dyn., 32(4):495–520, 2018.
  • M. Klein, H. Schmidt, and D. O. Lignell. Map-based modeling of high-Rayleigh-number turbulent convection in planar and spherical confinements. In: Conf. Model. Fluid Flow (CMFF’18), J. Vad (Ed.), 2018. ISBN: 978-963313297-5
  • M. Klein, and H. Schmidt. Investigating the Reynolds number dependency of the scalar transfer to a wall using a stochastic turbulence model. Proc. Appl. Math. Mech., 18:e201800238, 2018.

2017

  • M. Klein, and H. Schmidt. Stochastic modeling of passive scalar transport in turbulent channel flows at high Schmidt numbers.In: 10th Int. Symp. Turb. Shear Flow Phen. (TSFP10), 1:1B-2, 2017.
  • M. Klein, and H. Schmidt. Stochastic modeling of passive scalar transport at very high Schmidt numbers. Proc. Appl. Math. Mech., 17(1):639–640, 2017.

2016

  • M. Klein (2016). Inertial wave attractors, resonances, and wave excitation by libration: direct numerical simulations and theory. Ph.D. thesis. Faculty 2, Brandenburg University of Technology Cottbus-Senftenberg, Cottbus, Germany. Published online. URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-41712
  • A. Ghasemi, M. Klein, U. Harlander, E. Schaller, and A. Will. Mean flow generation by Görtler vortices in a rotating annulus with librating side-walls. Phys. Fluids, 28(5):055603, 2016.

2014

  • M. Klein, T. Seelig, M. V. Kurgansky, A. Ghasemi, I. D. Borcia, A. Will, E. Schaller, C. Egbers, and U. Harlander. Inertial wave excitation and focusing in a liquid bounded bounded by a frustum and a cylinder. J. Fluid Mech., 751:255–297, 2014.