نُشرت دراسة أجراها فريق دولي من العلماء من المملكة العربية السعودية والعراق والهند وروسيا، مُخصصة للقدرات الجديدة لمقاييس التدفق، في المجلة العلمية «التقارير العلمية». وضم الفريق أيضًا فلاديمير سينيتسين، نائب رئيس مختبر التشخيص الذاتي التقني والتحكم الذاتي في الأجهزة والأنظمة في جامعة جنوب الاورال الحكومية.
يركز بحث العلماء على استخدام التعلم الآلي لنمذجة انتقال الحرارة في الموائع النانوية.
«يوضح فلاديمير سينيتسين: تُعطي طرق نمذجة ديناميكا الموائع الحسابية التقليدية نتائج دقيقة، ولكنها تتطلب قوة حوسبة هائلة. نمذجة ديناميكا الموائع الحسابية (CFD) – وهي محاكاة حاسوبية لتدفق الموائع، تحل معادلات نافييه -ستوكس وانتقال الحرارة في الأنظمة المعقدة (مثل الأنابيب التي تحتوي على موائع نانوية). تتطلب هذه النمذجة خوادم فائقة الأداء ووقتًا طويلاً. قد تستغرق نمذجة انتقال الحرارة في مبادل حراري صناعي واحد ما لا يقل عن أسبوعين إلى أربعة أسابيع. يكمن ابتكار طريقتنا في دمج أساليب ديناميكا الموائع الحسابية مع خوارزميات التعلم الآلي - GPR وKNN وMLP. يشبه الأمر الانتقال من الحسابات اليدوية إلى التنبؤ الذكي: أسرع وأرخص، ولكن بنفس مستوى الدقة».
النتائج مبهرة: تتنبأ نماذج GPR وKNN بتوزيع درجة الحرارة بدقة تزيد عن 99.8%. يُعد هذا إنجازًا حقيقيًا لمصنعي عدادات التدفق وأجهزة الاستشعار.
على سبيل المثال، تعمل الشركة على تطوير مستشعر جديد للإنتاج الكيميائي. في السابق، كانت معايرته تتطلب أسابيع من عمليات محاكاة ديناميكا الموائع الحسابية باهظة الثمن. تتيح النماذج التي طورها فريق من العلماء، بمن فيهم فلاديمير سينيتسين، الحصول على بيانات مماثلة في غضون ساعات قليلة وبتكلفة زهيدة.
ومن الأمور ذات الأهمية الخاصة استخدام السوائل النانوية التي تحتوي على جزيئات أكسيد النحاس (CuO)، والتي تُحسّن نقل الحرارة بشكل كبير. أكسيد النحاس (Cu هو النحاس، وO هو الأكسجين). تُضاف هذه الجسيمات النانوية إلى السوائل (الماء، الزيت) لزيادة التوصيل الحراري بنسبة 20-30% وتحسين استقرار التدفق.
«يُشير العالم إلى أنه لاحظنا نمطًا واضحًا لدرجة الحرارة المكافئة في الأنبوب. هذا يتوافق تمامًا مع فيزياء التدفق، ويؤكد أن النماذج تعمل بشكل صحيح. بالنسبة للمهندسين، تُعتبر هذه البيانات كنزًا ثمينًا: فهي تُساعد على تحسين تصميمات أجهزة الاستشعار وزيادة دقتها».
يمكن تطبيق هذا التطور في قطاعات الطاقة والبتروكيماويات والتحكم في المناخ. ويعتزم فريق فلاديمير سينيتسين تكييف النماذج مع أنواع أخرى من السوائل والأنظمة الصناعية المعقدة. تُمهد هذه الخطوة الطريق لثورة حقيقية في مجال الأجهزة.