SIDE als Vermittler bei der Zusammenarbeit zwischen CIRCE und JSC für HPC-gestützte Hochwasserforschung in Duisburg

Der Verlust von Menschenleben und Eigentum durch unvorhergesehene Ereignisse oder Katastrophen – seien sie nun von Menschen verursacht oder natürlichen Ursprungs – war für die Menschheit noch nie einfach zu verhindern. Zwar mag klar sein, wo die Gebiete mit dem höchsten Risiko liegen, wie beispielsweise Wohngebiete in Ufernähe, doch ist es offen, welche Maßnahmen im Voraus zu ergreifen sind und wie das ideale Gleichgewicht zwischen Sicherheit und verpassten Chancen gefunden werden kann. Diese Herausforderung wird durch den Klimawandel noch komplizierter, da dieser sowohl die Schwere als auch die Unvorhersehbarkeit extremer Wetterereignisse erhöht.

Hochleistungsrechnen (HPC) hat das Potenzial, der Menschheit dabei zu helfen, diese katastrophenbedingten Verluste an Menschenleben und Sachwerten zu minimieren, indem Szenarien so genau simuliert werden, dass die Abwägung zwischen Sicherheit und entgangenen Chancen quantifiziert werden kann. Im Rahmen des Projekts „Computational Immediate Response Centre for Emergencies (CIRCE)“ entwickelten das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) und die Feuerwehr Duisburg eine Simulation zur Vorhersage von Hochwasser am Rhein. Unterdessen hatten sowohl das Simulation and Data Laboratory Terrestrial Systems am Jülich Supercomputing Centre (JSC) als auch die Abteilung für Numerische Methoden und Bibliotheken des HLRS das Ziel, mithilfe von HPC-gestützten numerischen Simulationen Hochwasserszenarien zu analysieren und besonders gefährdete Evakuierungsgebiete zu identifizieren.

In Anerkennung dieses gemeinsamen Ziels brachte SIDE als Mitglied des EuroCC2-Projekts diese beiden Forschungsgruppen zusammen. Durch die Förderung des Informationsaustauschs ermöglichte SIDE die Entwicklung einer effektiveren Lösung zur Vorhersage der Auswirkungen von Dammbruch-Szenarien in Duisburg.

Die Simulationen werden in zwei Phasen durchgeführt. Die erste Phase wird als Hochwasser-Testphase bezeichnet, in der der Wasserfluss unter normalen Bedingungen simuliert wird, um einen stationären Zustand zu erreichen, d. h. ein Zustand, in dem keine zeitliche Veränderung der Wassertiefe oder -geschwindigkeit vorliegt. Diese erste Phase liefert realistische Ausgangsbedingungen für den Zustand des Flusses vor der Simulation des Dammbruchs. Abbildung 1 zeigt einige Ergebnisse einer solchen Simulation. In der zweiten Phase wird dann ein Dammbruch simuliert, bei dem eine Wasserwelle in die flussabwärts gelegenen Gebiete eindringt, wie in Abbildung 2 dargestellt.

Abbildung 2 zeigt die Visualisierung der Ausbreitung der Flutwelle nach einem Dammbruch. Die Stelle des Dammbruchs ist mit einem schwarzen Kreis markiert. Der rot gefärbte Bereich stellt den Fluss dar, während der grün gefärbte Bereich das Wasser zeigt, das durch Wohngebiete flussabwärts fließt. Ein kleiner blauer Fleck in der Nähe der Dammbruchstelle zeigt einen Teil der Landschaft, in dem das Wasser den Boden noch nicht bedeckt hat.

Ein weiteres Ergebnis dieses SIDE-Matchmaking-Prozesses war die Bewertung zweier Open-Source-Codes, SERGHEI und OpenFOAM, zur Durchführung numerischer Simulationen von Dammbruch-Szenarien. Obwohl OpenFOAM brauchbare Ergebnisse liefert, wurde SERGHEI aufgrund seiner hohen Genauigkeit, der optimierten Leistung und der Möglichkeit, auf Grafikprozessoren (GPUs) zu laufen, als Code für die Modellierung des Anwendungsfalls „Dammbruch“ ausgewählt. GPUs können dabei deutlich schneller sein als die Zentralprozessoren (CPUs), die typischerweise von OpenFOAM verwendet werden. Tabelle 1 zeigt den Unterschied in den Simulationszeiten für eine Hochwasser-Testphase unter Verwendung von CPUs und GPUs. Sie zeigt, dass die Simulationszeit auf GPUs für eine Simulation mit SERGHEI deutlich geringer ist, was bedeutet, dass zusätzlich zu den Energieeinsparungen durch einen geringeren Zeitaufwand weniger Energie benötigt wird, da GPUs für diese Art von Simulation an sich energieeffizienter sind als CPUs.

Dank des SIDE-Matchmakings konnten diese deutschen Forschungsgruppen nicht nur ihre Zusammenarbeit vertiefen, sondern auch ihr Fachwissen teilen, ihr Problem schneller lösen und HPC- sowie Energieressourcen besser nutzen. Ihre Zusammenarbeit besteht weiterhin und birgt Potenzial für künftige wissenschaftliche und akademische Vorteile, da sie immer mehr darüber lernen, wie Simulationen schneller und energieeffizienter durchgeführt werden können. Darüber hinaus könnten Kooperationen wie diese letztendlich dazu beitragen, lokale Behörden bei der Planung ähnlicher unvorhergesehener Ereignisse und Krisen besser zu unterstützen.