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気候適応の静かなチャンピオン

計算流体ダイナミクス(CFD)は、換気、温度調節、構造安定性を最適化し、気候適応をサポートすることにより、気候に敏感な都市、インフラストラクチャ、建物で空気、水、熱がどのように移動するかをシミュレートするのに役立ちます。 - ニック・ワースによって 空気と液体がどのように動くかを理解して予測できる場合、気候の回復力のために設計を改善できます。私はこれを直接知っています。 私は、F1レースカーを設計するエンジニアリングキャリアを始めました。私のチームは秘密の利点を開発しました。 2000年代半ばまでに、風洞のコストと待ち時間に対処する必要はありませんでした。代わりに、シミュレーションだけでレースカーをモデル化することができました。計算流体ダイナミクス(CFD)として知られているこの方法により、空気が車の周りをどのように流れるかを正確に予測することができました。つまり、競合他社よりも速く、より安価に設計を反復させることができました。 しかし、CFDの可能性は速い車をはるかに超えています。空気、水、熱の流れが、急速に加速する気候危機に照らして、より回復力のある家、都市、重要なインフラストラクチャを設計することの秘密をどのように保持するかを理解することです。 計算流体のダイナミクスとは何ですか? 計算流体のダイナミクスは、数学とコンピューターシミュレーションを使用して、仮想環境でのガスと液体の挙動を再現します。これにより、特定の設計の空力特性をテストできます。レースカーを超えて、たとえば、風が都市を流れる方法や、洪水時に水が沿岸地域を流れる方法をシミュレートすることができます。 メディアでは、気候変動を緩和するのに役立つソリューションが、ライオンの報道のシェアを獲得します。しかし、気候変動はもはや将来の問題ではありません。今は展開されており、適応技術を同様に重要にしています。 CFDは、よりクーラーで回復力のある都市を設計できます 気候変動は都市に不均衡に影響します。 世界の人口の58%が都市に住んでおり、数字は 62%ヒット 2035年までに。世界の陸上地域の1%未満をカバーしている間、彼らは 世界の二酸化炭素排出量の67-72%。そして、都市人口が増え続けるにつれて、その環境フットプリントは大幅に拡大します。 都市は熱を吸収し、気温が上昇すると、世界中の数百万人が都市のヒートアイランド効果として知られる現象にさらされます。 都市の熱島は都市を作ることができます 10cホット 近隣地域より。これにより、悪循環が生じる可能性があり、それにより、より熱い都市は換気と空調のより大きな使用につながり、排出量が増加します。多くの場合、それは不釣り合いに影響を受け、エアコンシステムとそれらを動かすエネルギーを提供することができない、低所得の密集した人口密集地域です。 都市の熱島の重要な原因の2つは、換気が不十分で、地表材料の選択です。 CFDは、都市計画者が公園、反射面、換気回廊をどこに配置するかを決定するのに役立ちます。たとえば、シンガポールの都市計画者はCFDを使用してそのチャネルの風の廊下を設計しました 密集した地域を冷却する。 CFDは、建物をより強い風に対してより弾力性のあるものにするために使用できます。建物が風の荷重にどのように反応するかをテストするために使用できます。これは、ハリケーン、サイクロン、およびその他の著しいイベントにより多くの都市で重要であることが証明されます。 CFDも家の気温を下げることができます。空気が家をどのように流れるかを理解することで、窓、廊下、寝室を家全体の空気の動きさえ促進する方法で配置することができ、換気システムへの依存をさらに減らします。 これらの技術の多くは、古代の建築家によって開拓されました。たとえば、ローマ人とギリシャ人は、自然換気を生み出した心房やコロッセオのような構造を作成することに熟練していました。最近では、CFDを使用して、これらの方法が機能する理由と、さらに重要なことに、それらを複製する方法を理解できます。 2024年5月、ブラジル南ブラジル州のリオグランデドゥル州の都市であるポルトアレグレの洪水。写真:Lula Oficial/Flickr。 洪水の回復力のための設計 洪水は最も一般的で費用のかかる自然災害です。 2000年から2019年の間、 洪水は、記録されたすべての災害の44%を占めました。干ばつやハリケーンのような他の極端なイベントと同様に、温暖化の気候により、洪水が頻繁に激しくなります。 ほとんどの都市は、洪水の回復力のためにひどく不整合されています。例えば、 ドバイの貧弱な排水システムは、2024年の洪水に対して独特に脆弱になりました。 CFDは、極端な降雨または上昇中に水が都市を流れる方法をシミュレートできます。これらのシミュレーションは、洪水防御、グリーンストームウォーターシステム、いわゆる「スポンジシティ」インフラストラクチャの設計に不可欠です。 ロッテルダムを取ります。都市の一部は海抜7メートル下に位置し、洪水や海面上昇に対して脆弱になります。市はCFDテクノロジーを使用して、水の流れと洪水のリスクをシミュレートしました。ロッテルダムの都市計画者は、洪水が都市にどのように浸透するかをより深く理解して武装しており、「グリーンブルー」の廊下を建設しました。彼らは降雨を捕らえることができる地下駐車場を設計し、さらには設計しました 洪水の場合に弾力性があるように設計されたフローティング構造。 これらの構造は、浮力プラットフォームと柔軟なアンカーシステムを使用して、水上で安定したままです。たとえば、一部の家は、海岸に固定されたコンクリートの船体に浮かぶように設計されています。…

気候適応の静かなチャンピオン

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2025-05-08 00:04:00

計算流体ダイナミクス(CFD)は、換気、温度調節、構造安定性を最適化し、気候適応をサポートすることにより、気候に敏感な都市、インフラストラクチャ、建物で空気、水、熱がどのように移動するかをシミュレートするのに役立ちます。

ニック・ワースによって

空気と液体がどのように動くかを理解して予測できる場合、気候の回復力のために設計を改善できます。私はこれを直接知っています。

私は、F1レースカーを設計するエンジニアリングキャリアを始めました。私のチームは秘密の利点を開発しました。 2000年代半ばまでに、風洞のコストと待ち時間に対処する必要はありませんでした。代わりに、シミュレーションだけでレースカーをモデル化することができました。計算流体ダイナミクス(CFD)として知られているこの方法により、空気が車の周りをどのように流れるかを正確に予測することができました。つまり、競合他社よりも速く、より安価に設計を反復させることができました。

しかし、CFDの可能性は速い車をはるかに超えています。空気、水、熱の流れが、急速に加速する気候危機に照らして、より回復力のある家、都市、重要なインフラストラクチャを設計することの秘密をどのように保持するかを理解することです。

計算流体のダイナミクスとは何ですか?

計算流体のダイナミクスは、数学とコンピューターシミュレーションを使用して、仮想環境でのガスと液体の挙動を再現します。これにより、特定の設計の空力特性をテストできます。レースカーを超えて、たとえば、風が都市を流れる方法や、洪水時に水が沿岸地域を流れる方法をシミュレートすることができます。

メディアでは、気候変動を緩和するのに役立つソリューションが、ライオンの報道のシェアを獲得します。しかし、気候変動はもはや将来の問題ではありません。今は展開されており、適応技術を同様に重要にしています。

CFDは、よりクーラーで回復力のある都市を設計できます

気候変動は都市に不均衡に影響します。

世界の人口の58%が都市に住んでおり、数字は 62%ヒット 2035年までに。世界の陸上地域の1%未満をカバーしている間、彼らは 世界の二酸化炭素排出量の67-72%。そして、都市人口が増え続けるにつれて、その環境フットプリントは大幅に拡大します。

都市は熱を吸収し、気温が上昇すると、世界中の数百万人が都市のヒートアイランド効果として知られる現象にさらされます。

都市の熱島は都市を作ることができます 10cホット 近隣地域より。これにより、悪循環が生じる可能性があり、それにより、より熱い都市は換気と空調のより大きな使用につながり、排出量が増加します。多くの場合、それは不釣り合いに影響を受け、エアコンシステムとそれらを動かすエネルギーを提供することができない、低所得の密集した人口密集地域です。

都市の熱島の重要な原因の2つは、換気が不十分で、地表材料の選択です。 CFDは、都市計画者が公園、反射面、換気回廊をどこに配置するかを決定するのに役立ちます。たとえば、シンガポールの都市計画者はCFDを使用してそのチャネルの風の廊下を設計しました 密集した地域を冷却する

CFDは、建物をより強い風に対してより弾力性のあるものにするために使用できます。建物が風の荷重にどのように反応するかをテストするために使用できます。これは、ハリケーン、サイクロン、およびその他の著しいイベントにより多くの都市で重要であることが証明されます。

CFDも家の気温を下げることができます。空気が家をどのように流れるかを理解することで、窓、廊下、寝室を家全体の空気の動きさえ促進する方法で配置することができ、換気システムへの依存をさらに減らします。

これらの技術の多くは、古代の建築家によって開拓されました。たとえば、ローマ人とギリシャ人は、自然換気を生み出した心房やコロッセオのような構造を作成することに熟練していました。最近では、CFDを使用して、これらの方法が機能する理由と、さらに重要なことに、それらを複製する方法を理解できます。

2024年5月、ブラジル南ブラジル州のリオグランデドゥル州の都市であるポルトアレグレの洪水。写真:Lula Oficial/Flickr。

洪水の回復力のための設計

洪水は最も一般的で費用のかかる自然災害です。 2000年から2019年の間、 洪水は、記録されたすべての災害の44%を占めました。干ばつやハリケーンのような他の極端なイベントと同様に、温暖化の気候により、洪水が頻繁に激しくなります。

ほとんどの都市は、洪水の回復力のためにひどく不整合されています。例えば、 ドバイの貧弱な排水システムは、2024年の洪水に対して独特に脆弱になりました。

CFDは、極端な降雨または上昇中に水が都市を流れる方法をシミュレートできます。これらのシミュレーションは、洪水防御、グリーンストームウォーターシステム、いわゆる「スポンジシティ」インフラストラクチャの設計に不可欠です。

ロッテルダムを取ります。都市の一部は海抜7メートル下に位置し、洪水や海面上昇に対して脆弱になります。市はCFDテクノロジーを使用して、水の流れと洪水のリスクをシミュレートしました。ロッテルダムの都市計画者は、洪水が都市にどのように浸透するかをより深く理解して武装しており、「グリーンブルー」の廊下を建設しました。彼らは降雨を捕らえることができる地下駐車場を設計し、さらには設計しました 洪水の場合に弾力性があるように設計されたフローティング構造

これらの構造は、浮力プラットフォームと柔軟なアンカーシステムを使用して、水上で安定したままです。たとえば、一部の家は、海岸に固定されたコンクリートの船体に浮かぶように設計されています。

都市が沿岸地域にますます拡大しているため、CFDは将来洪水防止都市を設計するための貴重なツールを証明します。

2025年1月、ロサンゼルスのパリセーズファイア。

The Palisades Fire、Los Angelas、2025年1月。写真:Cal fire_official/flickr。

山火事管理

山火事は、より大きく、より速く、より破壊的になりつつあります。 2023年、 カナダは430万ヘクタール以上の森林を山火事に失いました。同様に、カリフォルニア州ロサンゼルスでの最近の火災は、富や地位に関係なく、誰もが気候変動のフォールアウトに対して脆弱であることを思い出させてくれました。

CFDは、風が火と煙の両方をどのように運ぶかを理解するのに役立ちます。これらのモデルは、火災パターンの予測、火災の配置を導き、避難戦略を設計するのに役立ちます。彼らはまた、残り火と暑さが複雑な地形でどのように移動するかをシミュレートすることにより、火抵抗力のある構造を構築するのに役立ちます。

山火事は、制御された火傷の結果でもあります。たとえば、子牛のキャニオン/ハーミットピーク火 – ニューメキシコの歴史の中で最大の山火事 – は、制御された火傷の2つの異なるインスタンスによって開始されました。 どちらも意図的に米国森林局によって始められました。この場合、CFDはこれらの火傷をよりよく制御するために使用でき、それらが制御不能にスパイラルアウトするリスクを減らします。

将来の見通し

このリストは、気候の回復力に対するCFDの可能性を最大限にしているものではありません。 CFDは、主にその複雑さと、それが要求する高いコンピューター処理能力のために、過小使用されています。しかし、これは変更されるように設定されています。

ハードウェアの継続的な改善 CFDのコストとエネルギー強度を下げています。 高性能コンピューティングチップは、指数関数的に安くなり、より強力になりつつあります。同様に、高性能コンピューティングクラスターとクラウドベースのスーパーコンピューティングプラットフォームは、より速く、より効率的になりつつあります。

それらも使いやすくなっています。人工知能により、CFDはコーディングスキルが限られている人がますますアクセスできるようになります。豊富なオンラインチュートリアル、コミュニティサポート、大規模な言語モデル、自由に利用可能なデータセットはすべて、予算とトレーニングが限られている都市計画者にとって、オープンソースCFDがよりアクセスしやすくなっていることを意味します。もちろん、他の新しいテクノロジーと同様に、CFDに新しくなったものは、分析が不十分なCFDシステムに慎重になるに違いありません。

最終的に、CFDのアクセシビリティは指数関数的に上昇します。より多くの人がそれを使用するにつれて、より前検証されたモデルと標準化されたデータセットが出現します。この共有ナレッジベースは、試行錯誤のサイクルを大幅に削減できます。

著者について: ニック・ワースは、ワース・リサーチの創設者です。彼はまた、Simtek F1チームの元オーナーであり、Benetton and Virgin Racingチームの元テクニカルディレクターであり、王立工学施設のフェローでもあります。

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