Reconstrucción impulsada por la física y basada en datos de flujos turbulentos limitados por paredes a partir de mediciones planas

Obtener estimaciones precisas y densas en tres dimensiones de flujos turbulentos limitados por paredes es notoriamente desafiante, y esta limitación impacta negativamente en aplicaciones geofísicas y de ingeniería, como pronósticos del tiempo, predicciones climáticas, monitoreo de la calidad del aire y control de flujos. Este estudio presenta un modelo de autoencoder variacional informado por la física que reconstruye campos de velocidad turbulenta tridimensionales realizables a partir de mediciones planas bidimensionales de estos. El conocimiento físico se introduce como restricciones suaves y duras en el término de pérdida y la arquitectura de la red, respectivamente, para mejorar la robustez del modelo y aprovechar los sesgos inductivos junto con los observacionales. El rendimiento del marco propuesto se examina en una aplicación de flujo de canal abierto turbulento con un número de Reynolds de fricción Reτ=250. El modelo se destaca en reconstruir con precisión los patrones de flujo dinámico en cualquier momento y ubicación, incluyendo estructuras coherentes turbulentas, mientras que también proporciona estadísticas de flujo promediadas en el tiempo y el espacio. El modelo supera a los enfoques clásicos de vanguardia para la reconstrucción de flujo, como el método de estimación estocástica lineal. Las restricciones físicas proporcionan una mejora modesta pero discernible en la predicción de estructuras de flujo de pequeña escala y mantienen una mejor consistencia con las ecuaciones fundamentales que rigen el sistema en comparación con un enfoque puramente basado en datos.