Le 4 avril, 2017, la ville de Khan Sheikhoun, dans le nord-ouest de la Syrie, a subi l'une des pires attaques chimiques de l'histoire récente. Un panache de gaz sarin s'est propagé sur plus de 10 kilomètres (environ six miles), emporté par des turbulences flottantes, tuant plus de 80 personnes et en blessant des centaines.

Horrifié par l'attaque, mais aussi inspiré pour faire quelque chose d'utile, Kiran Bhaganagar, professeur de génie mécanique à l'Université du Texas à San Antonio, et son équipe du Laboratoire des systèmes de détection et d'intelligence de la turbulence, utilisé des modèles informatiques pour reproduire la dispersion du gaz chimique. Les résultats ont été publiés dans Risques naturels en mai 2017. La précision de ses simulations a montré sa capacité à capturer les conditions du monde réel malgré la rareté des informations.

"S'il y a soudainement une attaque chimique, les questions importantes sont :« jusqu'où va-t-il ? » et « dans quelle direction va-t-il, '", a déclaré Bhaganagar. "Ceci est essentiel pour les évacuations."

Les recherches de Bhaganagar sont soutenues par le département américain de l'armée Edgewood Chemical and Biological Center (ECBC), qui espèrent adopter ses modèles pour l'assister en cas d'attaque sur le sol américain.

Produits chimiques, qu'il s'agisse d'agents toxiques comme le gaz sarin ou les gaz d'échappement des véhicules, voyagent différemment des autres particules dans l'atmosphère. Comme des feux de forêt, qui peut aller incroyablement vite, les produits chimiques créent leurs propres micro-conditions, en fonction de la densité du matériau et de la façon dont il se mélange à l'atmosphère. Ce phénomène est connu sous le nom de turbulence flottante et il conduit à des différences notables dans la façon dont les produits chimiques se déplacent pendant la journée ou la nuit, et au cours des différentes saisons.

"La nuit et tôt le matin, même quand tu as des vents calmes, les dégradés sont très nets, ce qui signifie que les produits chimiques voyagent plus rapidement, " expliqua Bhaganagar.

Même la turbulence ordinaire est difficile à modéliser et à prédire mathématiquement. Il fonctionne sur une gamme d'échelles, chacun interagissant avec les autres, et disperse l'énergie lorsqu'elle se déplace vers les plus petits niveaux. La modélisation de la turbulence flottante est encore plus difficile. Prédire les effets de la turbulence sur la dispersion des particules chimiques, L'équipe de Bhaganagar a effectué des simulations informatiques sur le supercalculateur Stampede2 du Texas Advanced Computing Center (TACC), le plus grand système de toutes les universités américaines.

"Nous entrons dans la physique de celui-ci et essayons de comprendre quels sont les sommets et où se trouve l'énergie, " dit Bhaganagar. " Nous décomposons le problème et chaque processeur le résout pour une petite partie. Ensuite, nous avons tout remonté pour visualiser et analyser les résultats."

Bhaganagar a utilisé les superordinateurs de TACC dans le cadre de l'initiative de l'Université du Texas Research Cyberinfrastructure (UTRC), lequel, depuis 2007, a fourni aux chercheurs de l'une des 14 institutions du système de l'Université du Texas l'accès aux ressources de la TACC, savoir-faire et formation.

L'atmosphère de fond et l'heure de la journée jouent un grand rôle dans la dispersion. Dans le cas des attaques en Syrie, Bhaganagar devait d'abord déterminer la vitesse du vent, Température, et les types de produits chimiques impliqués. Avec ces informations en main, son modèle haute résolution a pu prédire jusqu'où et dans quelle direction les panaches chimiques se sont déplacés.

"En Syrie, c'était très mauvais car le timing a fait que les conditions étaient idéales pour se propager très rapidement, " a-t-elle dit. " Nous avons couru le cas réel de la Syrie sur le supercalculateur TACC, obtenu toutes les informations de base et les a ajoutées aux modèles, et nos modèles ont capturé les limites du panache et les villes vers lesquelles il s'est propagé. Nous avons vu que c'était très similaire à ce qui a été rapporté dans les nouvelles. Cela nous a donné l'assurance que notre système fonctionne et que nous pouvons l'utiliser comme outil d'évacuation."

La recherche est ciblée sur des prédictions à court terme :comprendre dans quelle direction les produits chimiques se propageront dans une fenêtre de quatre heures et travailler avec les premiers intervenants pour déployer le personnel de manière appropriée.

Cependant, l'exécution du modèle haute résolution prend du temps. Dans le cas de la simulation syrienne, il a fallu cinq jours complets de calcul sur Stampede2 pour terminer. Lors d'une véritable attaque, ce temps ne serait pas disponible. Par conséquent, Bhaganagar a également développé un modèle plus grossier qui utilise une base de données de conditions saisonnières comme informations de base pour accélérer les calculs.

Dans ce but, L'équipe de Bhaganagar a introduit un nouveau protocole de détection mobile dans lequel ils déploient des capteurs mobiles à faible coût composés de drones aériens et de capteurs au sol pour collecter les données de vent locales et utiliser le modèle de courser pour prédire le transport du panache.

En utilisant cette méthode, les prévisions de quatre heures peuvent être calculées en aussi peu que 30 minutes. Elle travaille à abaisser encore plus le temps, à 10 minutes. Cela permettrait aux autorités d'émettre rapidement des ordres d'évacuation précis, ou placer le personnel là où il est nécessaire pour aider à protéger les citoyens.

"Il n'y a pratiquement pas de modèles qui peuvent prédire à ce niveau de précision, " dit Bhaganagar. " L'armée utilise des camions avec des capteurs mobiles, qu'ils envoient en cercle autour de la source. Mais c'est très cher et ils doivent envoyer des soldats, ce qui est un danger pour eux." A l'avenir, l'armée espère combiner simulations informatiques et surveillance en direct en cas d'attaque chimique.

Bhaganagar effectuera des tests au cours des prochains mois dans l'installation expérimentale de l'armée américaine dans le Maryland pour déterminer dans quelle mesure les drones peuvent prédire avec précision les conditions de vent.

"Plus la précision des données est élevée - la vitesse du vent, direction du vent, température locale - meilleure est la prédiction, " a-t-elle expliqué. "Nous utilisons des drones pour nous donner des données supplémentaires. Si vous pouvez introduire ces données dans le modèle, la précision pour la fenêtre de quatre heures est beaucoup plus élevée."

Plus récemment, elle et son étudiant diplômé, qui est un doctorat. candidat, Sudheer Bhimireddy, ont intégré leur modèle de turbulence flottante avec le modèle haute résolution Advanced Research Weather Research and Forecast pour comprendre le rôle de la stabilité atmosphérique sur le transport à court terme des panaches chimiques. La recherche apparaît dans l'édition de septembre 2018 de Recherche sur la pollution atmosphérique

Développer des outils pour détecter la pollution dans votre communauté

Dans des travaux connexes financés par la National Science Foundation, Bhaganagar a adopté son modèle de panache chimique pour effectuer le suivi de la pollution. Elle espère que son code pourra aider les communautés à prédire les conditions de pollution locales.

Selon Bhaganagar, des capteurs de vent et de gaz à faible coût achetés par une communauté pourraient aider à produire des prévisions quotidiennes afin que les individus puissent prendre les précautions appropriées lorsque les niveaux de pollution sont concentrés dans une zone. Des efforts récents ont tenté de déterminer combien de capteurs sont nécessaires pour permettre des prévisions locales précises.

« Peut-on détecter les zones de pollution et prendre des mesures efficaces pour éviter la pollution ? demanda Bhaganagar. « Si nous avions nos propres modèles à petite échelle que nous pourrions utiliser dans nos communautés, cela aurait un impact important sur la pollution. »

Bien que les prévisions de pollution de la communauté s'exécutent finalement sur des ordinateurs grand public, de telles prédictions ne seraient pas possibles sans accès à des superordinateurs pour tester les modèles et générer une base de données des conditions de fond.

"Les ressources TACC sont si précieuses, " dit-elle. " Je n'aurais même pas tenté ces projets de recherche si je n'avais pas pu accéder aux supercalculateurs du TACC. Ils sont absolument nécessaires pour développer de nouveaux modèles de turbulence qui peuvent sauver des vies à l'avenir."