Activeer hoog contrast
Ga naar hoofdcontent
Bijzondere golven worden veel groter dan het bekende maximum
Kruisende golven blijken extremer dan extreem te zijn. Deze bijzondere diepzeegolven, waar nog weinig over bekend is, kunnen vier keer steiler worden dan voor mogelijk werd gehouden. Dit blijkt uit onderzoek van de TU Delft en andere universiteiten dat vandaag is gepubliceerd is Nature. Lang geleden gingen er verhalen rond over mysterieuze monstergolven die uit het niets leken te ontstaan en zelfs grote schepen omverhaalden. Het mythische karakter werd verleden tijd toen zo’n monstergolf voor het eerst werd vastgelegd bij het Draupner platform in de Noordzee. In 2018 lukte het Ton van den Bremer en zijn collega’s bij de Universiteiten van Edinburgh en Oxford om voor het eerst ooit deze Draupner-golf na te bootsen in het lab. Dit bood hen de kans om de golf nauwkeurig te bestuderen. En dat gaf onverwachte inzichten. Meerdere golven stuwen water omhoog Uit nieuw onderzoek van het onderzoeksconsortium blijkt nu dat dit bijzondere type golf niet breekt op het moment dat het volgens gangbare theorieën zou moeten breken. De verklaring hiervoor ligt in de ontstaanswijze van het monster. Ton van den Bremer, expert op het gebied van vloeistofmechanica bij de TU Delft, licht toe: “De golven die de meeste mensen van het strand kennen rollen vooruit. Het type golf dat wij onderzochten komt voor op open water en ontstaat als er golven vanuit meerdere richtingen samenkomen.” Als deze golven met een hoge directionele spreiding samenkomen wordt het water omhooggestuwd, een staande golf. Een voorbeeld daarvan is een kruisgolf. Hoe ontstaan kruisgolven Onder bepaalde omstandigheden op zee komen golven uit meerdere richtingen voor. Dit kan gebeuren op een plek waar twee zeeën samenkomen, of waar de windplots van richting verandert, zoals in een orkaan. Als golven uit twee richtingen samenkomen ontstaat een kruisgolf, zolang de richtingen maar ver genoeg uit elkaar liggen. Uit het onderzoek blijkt ook dat hoe verder de richtingen uit elkaar liggen, hoe hoger de kruisgolf kan worden. De rollende golven breken bij een bepaald limiet en bereiken dan ook hun maximale steilheid. Het onderzoek laat zien dat golven met een hoge directionele spreiding wel tachtig procent steiler kunnen worden dan dit limiet, voordat ze beginnen te breken. Deze golven kunnen zo bijna twee keer hoger worden dan ‘gangbare golven’ voordat ze beginnen te breken. Rollende golf (l) en golf met hoge directionele spreiding (r). Zwellen terwijl het breekt De onderzoekers stuitten op nog een ander bijzonder fenomeen dat breekt met bestaande theorieën. En dat is ongekend, volgens Van den Bremer: “Als een golf eenmaal begint te breken zie je een witte kop ontstaan, en is er normaliter geen weg meer terug. Maar als een golf met een hoge directionele spreiding begint met breken, kan de golf nog steeds verder groeien.” Het onderzoek laat zien dat deze enorme golven, tijdens het breekproces, nog eens twee keer zo steil kunnen worden, wat al twee keer steiler was dat het oorspronkelijk limiet. Bij elkaar opgeteld kunnen de golven dus vier keer zo steil worden als voor mogelijk werd gehouden. Schade aan offshore constructies De kennis dat golven die uit meerdere richtingen komen wel vier keer groter kunnen worden dan gedacht, kan houvast bieden om bouwwerken in zee veiliger te maken. “De driedimensionaliteit van golven wordt vaak over het hoofd gezien bij het ontwerp van offshore windturbines en andere constructies. Onze bevindingen suggereren dat dit leidt tot ontwerpen die minder betrouwbaar zijn”, zegt Mark McAllister van de University of Oxford, die de experimenten leidde en inmiddels werkzaam als senior onderzoeker bij Wood Thilsted. Dankzij de innovatie verticale sensoren is het mogelijk om nauwkeurige 3D metingen te doen van de golven. Innovatie in 3D-meetmethode De inzichten zijn te danken aan de ontwikkeling van een 3D-meetmethode in het FloWave lab. “De gebruikelijke 2D-methoden om golven te onderzoeken waren niet toereikend”, vertelt Van den Bremer. De onderzoeksgroep ontwierp een nieuwe manier om een 3D-beeld van de golven te krijgen. Ross Calvert van de University of Edinburgh: “Voor het eerst is het gelukt om golfhoogtes te meten met zo'n hoge ruimtelijke resolutie over zo'n groot gebied. Zo konden we veel meer details begrijpen van het complexe breken van golven.” FloWave Ocean Energy Research Facility in Edinburgh. In het ronde bassin van 25 meter kunnen golven vanuit meerdere richtingen kunnen worden gegenereerd. Headerfoto door: Fabien Duboc
Wetenschappers TU Delft en Cambridge University werken samen aan innovatieve methoden om klimaatverandering te bestrijden
Al ruim anderhalf jaar werken onderzoekers van de TU Delft en het Cambridge University Centre for Climate Repair intensief samen aan baanbrekende technieken om wolken te beïnvloeden in de strijd tegen de opwarming van de aarde. Tijdens een tweedaagse bijeenkomst bespreken de teams hun voortgang. De onderzoekers van Cambridge richten zich op de technische ontwikkeling van een systeem dat zeewater kan vernevelen, waarbij zoutkristallen in de lucht worden gebracht om wolkenvorming te beïnvloeden. Het team van TU Delft, onder leiding van Prof. dr. ir. Herman Russchenberg, wetenschappelijk directeur van het TU Delft Climate Action Programma en hoogleraar Atmospheric Remote Sensing, onderzoekt de natuurkundige effecten van deze techniek. Prof. Russchenberg benadrukt het belang van dit onderzoek: "We hebben nu de eerste stappen gezet om noodmaatregelen te ontwikkelen tegen klimaatverandering. Als het nodig blijkt, moeten we voorbereid zijn om deze technieken in de praktijk te kunnen brengen. Liever gebruiken we het niet, maar het is goed om nu te onderzoeken hoe het werkt." Prof.dr.ir. Stefan Aarninkhof, decaan van de faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen, is trots dat de eerste resultaten in deze unieke samenwerking nu zichtbaar zijn. Als de onderzoekers in Delft en Cambridge kunnen aantonen dat het concept veelbelovend is, zullen binnen een jaar de eerste kleinschalige experimenten op een verantwoordelijke manier van start gaan. Dit onderzoek is mogelijk gemaakt dankzij de meerjarige steun van de Refreeze the Arctic Foundation, opgericht door de familie van TU Delft-alumnus Marc Salzer Levi . Dergelijke gulle bijdragen maken innovatief en impactvol onderzoek mogelijk dat dringende mondiale uitdagingen, zoals klimaatverandering, aanpakt. Grote donaties zoals deze stellen ons in staat om onderzoek van hoge impact en innovatie na te streven dat anders wellicht niet uitvoerbaar zou zijn, en tonen aan hoe onze gezamenlijke inzet en investeringen in de wetenschap kunnen leiden tot echte, transformerende oplossingen voor wereldwijde uitdagingen zoals klimaatverandering. Climate-Action Programme
Hoe systeemveiligheid Machine Learning systemen veiliger kunnen maken in de publieke sector
Machine Learning (ML), een vorm van AI waarbij patronen worden ontdekt in grote hoeveelheden data, kan heel handig zijn. Het wordt steeds vaker gebruikt, denk aan chatbot Chat GPT, voor gezichtsherkenning of aan spraaksoftware. Maar er zijn ook zorgen over de toepassing van ML systemen in de publieke sector. Hoe voorkom je dat het systeem bijvoorbeeld discrimineert, of op grote schaal fouten maakt met negatieve effecten op burgers? TU Delft wetenschappers, waaronder Jeroen Delfos, onderzochten hoe lessen uit de systeemveiligheid kunnen bijdragen aan een veiliger ML systeem in de publieke sector. ‘Beleidsmakers zijn druk met het bedenken van maatregelen om negatieve effecten van ML tegen te gaan. Uit ons onderzoek blijkt dat zij veel meer kunnen leunen op bestaande concepten en theorieën die hun waarde al hebben aangetoond in andere sectoren,’ zegt Jeroen Delfos. Jeroen Delfos Leren van andere sectoren In het onderzoek gebruikten de onderzoekers concepten van systeemveiligheid en systeemtheorie om de uitdagingen van het gebruik van ML systemen in de publieke sector te beschrijven. Delfos: ‘Concepten en tools uit de systeemveiligheidsliteratuur worden al veel gebruikt om de veiligheid van bijvoorbeeld de luchtvaart te ondersteunen, onder andere door ongelukken te analyseren met systeemveiligheidsmethodes, maar binnen het veld van AI en ML is dit nog niet gebruikelijk. Door de systeemtheoretische blik bekijken we veiligheid niet alleen als een resultaat van hoe de techniek werkt, maar juist als een resultaat van complexe set aan technische, sociale en organisationele factoren.’ De onderzoekers interviewden professionals uit de publieke sector om te zien welke factoren worden onderkend, en welke nog onderbelicht zijn. Bias Op een aantal punten kan terrein worden gewonnen om ML systemen in de publieke sector veiliger te maken. Zo wordt bijvoorbeeld bias in data nog vaak als een technisch probleem gezien, terwijl de oorsprong van die bias ver buiten het technische systeem kan liggen. Delfos: ’Denk dan bijvoorbeeld aan de registratie van criminaliteit. In buurten waar de politie vaker surveilleert wordt logischerwijs meer criminaliteit geregistreerd, waardoor deze buurten overgerepresenteerd worden in criminaliteitscijfers. Een ML systeem dat geleerd wordt patronen te ontdekken in deze cijfers zal deze bias gaan herhalen of zelf versterken. Het probleem zit echter in de manier van registreren, en niet in het ML systeem zelf.’ Risico’s verminderen Volgens de onderzoekers doen beleidsmakers en ambtenaren die bezig zijn met de ontwikkeling van ML systemen er goed aan om concepten van systeemveiligheid mee te nemen. Zo is het aan te raden om bij het ontwerpen van een ML systeem vooraf te identificeren wat voor ongelukken men wil voorkomen. Verder is een les vanuit systeemveiligheid, bijvoorbeeld in de luchtvaart, dat systemen in de praktijk de neiging hebben om over tijd steeds risicovoller te worden, omdat veiligheid steeds ondergeschikter raakt aan efficientie zolang er geen ongelukken gebeuren. ‘Het is dus belangrijk dat veiligheid een terugkomend onderwerp is bij evaluaties en dat de eisen voor veiligheid worden gehandhaafd’, aldus Delfos. Lees het paper over dit onderzoek.
