Численное моделирование переноса твёрдых частиц в атмосферном городском пограничном слое с использованием лагранжева подхода: физические задачи и параллельная реализация
https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2023-35(4)-8
Аннотация
Работа представляет результаты развития численной модели лагранжева переноса частиц и применения методов параллельных вычислений для увеличения эффективности программной реализации модели. Модель реализована в виде программного комплекса, позволяющего проводить расчёты переноса и осаждения аэрозольных частиц с учётом свойств частиц и входных данных, описывающих атмосферные условия и геометрию подстилающей поверхности. Описываются динамическое ядро, физические параметризации, численная реализация и алгоритм работы модели. Изначально модель использовалась для вычислительно несложных задач. В данной работе на фоне необходимости применения модели в вычислительно сложных задачах проводится оптимизация последовательной программной реализации модели, а также создание программных реализаций модели с использованием технологий параллельных вычислений OpenMP, MPI, CUDA. Результаты тестирования различных реализаций модели на вычислительной системе с процессором Intel Xeon E5-2697 v3 2.60GHz и графическим процессором Nvidia P100 показывают, что оптимизация наиболее вычислительно сложных блоков в последовательной версии модели позволяет сократить время выполнения на 27%, в то же время использование технологий параллельных вычислений позволяет добиться ускорения на несколько порядков. Применение OpenMP в динамическом блоке модели привело к ускорению работы блока до 4 раз, применение MPI – до 8 раз, применение CUDA – до 16 раз при прочих равных условиях. Предложены рекомендации по выбору технологии параллельного вычисления в зависимости от свойств вычислительной системы.
Ключевые слова
Об авторах
Александр Иванович ВАРЕНЦОВРоссия
Аспирант кафедры метеорологии и климатологии географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Сфера научных интересов: численное моделирование переноса аэрозолей в атмосфере, моделирование городского микроклимата и качества воздуха, изменение климата и опасные явления погоды, сезонные прогнозы.
Александр Иванович ВАРЕНЦОВ – аспирант кафедры метеорологии и климатологии географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Сфера научных интересов: численное моделирование переноса аэрозолей в атмосфере, моделирование городского микроклимата и качества воздуха, изменение климата и опасные явления погоды, сезонные прогнозы.
Очир Анатольевич ИМЕЕВ
Россия
Студент магистратуры кафедры вычислительных технологий и моделирования факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова. Сфера научных интересов: оптимизация вычислительных процессов, параллельные вычисления, математическое моделирование атмосферных процессов.
Андрей Васильевич ГЛАЗУНОВ
Россия
Доктор физико-математических наук, ведущий специалист лаборатории математического моделирования геофизических пограничных слоёв Научно-исследовательский вычислительного центра МГУ имени М.В. Ломоносова. Сфера научных интересов: математическое моделирование, численные методы, физика геофизических пограничных слоев, турбулентность, гидродинамика, моделирование климата, параллельные вычисления.
Евгений Валерьевич МОРТИКОВ
Россия
Кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией математического моделирования геофизических пограничных слоёв Научно-исследовательский вычислительного центра МГУ имени М.В. Ломоносова. Сфера научных интересов: математическое моделирование, численные методы, физика геофизических пограничных слоев, турбулентность, гидродинамика, моделирование климата, параллельные вычисления.
Виктор Михайлович СТЕПАНЕНКО
Россия
Доктор физико-математических наук, заместитель директора Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ имени М.В. Ломоносова с 2019 года. Сфера научных интересов: математическое моделирование деятельного слоя и экосистем суши, математическое моделирование водоёмов и водотоков суши, физика геофизических пограничных слоёв и турбулентности, геофизическая гидродинамика, моделирование климата, параллельные вычисления.
Список литературы
1. Thomson D. J., Wilson J. D. History of Lagrangian Stochastic Models for Turbulent Dispersion // Geo-physical Monograph Series / Lin J, Brunner D, Gerbig C, Stohl A, Luhar A, Webley P. Washing-ton, D. C. (eds.): American Geophysical Union, 2013. pp. 19–36. doi: 10.1029/2012GM001238.
2. Maronga B., Gryschka M., Heinze R., Hoffmann F., Kanani-Sühring F., Keck M., Ketelsen K., Letzel M. O., Sühring M., Raasch S. The Parallelized Large-Eddy Simulation Model (PALM) version 4.0 for atmospheric and oceanic flows: model formulation, re-cent developments, and future perspectives // Geosci. Model Dev. 2015, vol. 8(8), pp. 2515–2551. doi: 10.5194/gmd-8-2515-2015.
3. Huttner S. Further development and application of the 3D microclimate simulation ENVI-met // 2012.
4. Sofiev M., Vira J., Kouznetsov R., Prank M., Soares J., Genikhovich E. Construction of the SILAM Eu-lerian atmospheric dispersion model based on the advection algorithm of Michael Galperin // Geosci. Model Dev. 2015, vol. 8(11), pp. 3497–3522. doi: 10.5194/gmd-8-3497-2015.
5. Glazunov A., Rannik Ü., Stepanenko V., Lykosov V., Auvinen M., Vesala T., Mammarella I. Large-eddy simulation and stochastic modeling of Lagrangian particles for footprint determination in the stable boundary layer // Geosci. Model Dev. 2016, vol. 9(9), pp. 2925–2949. doi: 10.5194/gmd-9-2925-2016.
6. Auvinen M., Järvi L., Hellsten A., Rannik Ü., Vesala T. Numerical framework for the computation of urban flux footprints employing large-eddy simulation and Lagrangian stochastic modeling // Geosci. Model Dev. 2017. Т. 10. № 11. С. 4187–4205. https://doi.org/10.5194/gmd-10-4187-2017.
7. Simon H., Heusinger J., Sinsel T., Weber S., Bruse M. Implementation of a Lagrangian Stochastic Particle Trajectory Model (LaStTraM) to Simulate Concentration and Flux Footprints Using the Microclimate Model ENVI-Met // Atmosphere. 2021, vol. 12(8), pp. 977. doi: 10.3390/atmos12080977.
8. Stein A. F., Draxler R. R., Rolph G. D., Stunder B. J. B., Cohen M. D., Ngan F. NOAA’s HYSPLIT Atmospheric Transport and Dispersion Modeling System // Bulletin of the American Meteorological Society. 2015, vol. 96(12), pp. 2059–2077. doi: 10.1175/BAMS-D-14-00110.1.
9. Ansys Fluent. Theory Guide 12.0. [Электронный ресурс]. URL: https://www.afs.enea.it/project/neptunius/docs/fluent/html/th/main_pre.htm (access: 01.05.2023).
10. Morsi S. A., Alexander A. J. An investigation of particle trajectories in two-phase flow systems // J. Fluid Mech. 1972, vol. 55(02), 193 p. doi: 10.1017/S0022112072001806.
11. Fletcher N. H. The physics of rainclouds. Cambridge University Press // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 1962, № 378 (88). C. 559–559. doi: 10.1002/qj.49708837821.
12. Budd W. F. The Drifting of Nonuniform Snow Particles. Washington, D. C.: American Geophysical Union, 1966, pp. 59–70. doi: 10.1029/AR009p0059.
13. Wamser C., Lykossov V. N. On the friction velocity during blowing snow // Beitr Phys Atmosph. 1995, vol. 68(1), pp. 85–94. https://epic.awi.de/id/eprint/3270/.
14. Pope S. B. Turbulent Flows: Cambridge University Press, 2000, Issue 1. doi: 10.1017/CBO9780511840531.
15. Durbin P. A. Stochastic differential equations and turbulent dispersion // NASA, 1983. https://ntrs.nasa.gov/citations/19830014275.
16. Boughton B. A., Delaurentis J. M., Dunn W. E. A stochastic model of particle dispersion in the atmosphere // Boundary-Layer Meteorol. 1987. Т. 40. № 1–2. С. 147–163. https://doi.org/10.1007/BF00140073.
17. Reynolds A. M., Cohen J. E. Stochastic simulation of heavy-particle trajectories in turbulent flows // Physics of Fluids. 2002, vol. 14(1), pp. 342–351. doi: 10.1063/1.1426392.
18. Blocken B. LES over RANS in building simulation for outdoor and indoor applications: A foregone conclusion? // Build. Simul. 2018, vol. 11(5), pp. 821–870. doi: 10.1007/s12273-018-0459-3.
19. ENVI-met – Decoding urban nature. URL: https://www.envi-met.com/ (access: 01.05.2023).
20. Kadantsev E., Mortikov E., Zilitinkevich S. The resistance law for stably stratified atmospheric planetary boundary layers // Q J R Meteorol Soc. 2021, vol. 147(737). pp. 2233–2243. doi: 10.1002/qj.4019.
21. Tkachenko E. V., Debolskiy A. V., Mortikov E. V. Intercomparison of Subgrid Scale Models in Large-Eddy Simulation of Sunset Atmospheric Boundary Layer Turbulence: Computational Aspects // Lobachevskii J Math. 2021, vol. 42(7), pp. 1580–1595. doi: 10.1134/S1995080221070234.
22. Varentsov A. I., Stepanenko V. M., Mortikov E. V., Konstantinov P.I. Numerical simulation of particle transport in the urban boundary layer with implications for SARS-CoV-2 virion distribution // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2020, vol. 611(1), pp. 012017. doi: 10.1088/1755-1315/611/1/012017.
23. Varentsov A. I., Stepanenko V. M., Konstantinov P. I. High-resolution simulation of particle transport in the urban atmospheric boundary layer // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2019, vol. 386(1), 012045. doi: 10.1088/1755-1315/386/1/012045.
24. Glazunov A. V., Debolskiy A. V., Mortikov E. V. Turbulent Length Scale for Multilayer RANS Model of Urban Canopy and Its Evaluation Based on Large-Eddy Simulations // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2021, vol. 8(4), pp. 100–116. doi: 10.14529/jsfi210409.
25. Glazunov A., Mortikov E., Debolskiy A. Studies of Stable Stratification Effect on Dynamic and Thermal Roughness Lengths of Urban-Type Canopy Using Large-Eddy Simulation // Journal of the Atmospheric Sciences. 2023, vol. 80(1), pp. 31–48. doi: 10.1175/JAS-D-22-0044.1.
Рецензия
Для цитирования:
ВАРЕНЦОВ А.И., ИМЕЕВ О.А., ГЛАЗУНОВ А.В., МОРТИКОВ Е.В., СТЕПАНЕНКО В.М. Численное моделирование переноса твёрдых частиц в атмосферном городском пограничном слое с использованием лагранжева подхода: физические задачи и параллельная реализация. Труды Института системного программирования РАН. 2023;35(4):145-164. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2023-35(4)-8
For citation:
VARENTSOV A.I., IMEEV O.A., GLAZUNOV A.V., MORTIKOV E.V., STEPANENKO V.M. Numerical Simulation of Particulate Matter Transport in the Atmospheric Urban Boundary Layer Using Lagrangian Approach: Physical Problems and Parallel Implementation. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2023;35(4):145-164. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2023-35(4)-8