Результаты нового исследования могут наконец дать нам «графики» турбулентности

При правильной физике можно взорвать коробку цепей через всю Солнечную систему с невероятной точностью, чтобы оказаться в пределах досягаемости далеких миров.

Но добавьте каплю молока в чай ​​и Лучшее, что могут сделать физики, — это рискнуть предположить, какие узоры вы увидите в напитке.

С точки зрения науки жидкости — это действительно хаотические элементы, но новый способ расчета их движения мог бы Вскоре их течение станет намного более предсказуемым.

Ученые смогут использовать это не только для улучшения нашего понимания гидродинамики, но и сделать все, от прогнозов погоды до проектирования транспортных средств, намного более точными.

>Физики из Технологического института Джорджии показали, что можно идентифицировать моменты, когда турбулентность отражает измеримые закономерности, эффективно обнаруживая мерцания математически заданного порядка в этом столпотворении.

«В течение почти столетия турбулентность описывалась статистически. как случайный процесс», — говорит Джорджия Те ch, физик Роман Григорьев.

«Наши результаты дают первую экспериментальную иллюстрацию того, что в достаточно коротких масштабах времени динамика турбулентности является детерминированной, и связывают ее с лежащими в основе детерминистическими управляющими уравнениями.»

Турбулентность сложно предсказать в основном из-за того, что в жидкости образуются небольшие водовороты. Когда материал течет по прямой линии плавным течением, легко предсказать его скорость и траекторию. Если какой-либо путь в потоке станет медленным, возможно, из-за того, что его будут тащить по менее подвижной поверхности, жидкость завернется сама в себя.

С каждым новым закручивающимся потоком формируется новая поверхность, которая может создавать новые водовороты.

Что еще больше усложняет ситуацию, каждый вихрь ведет себя по прихоти ряда факторов — от давления до вязкости — быстро складываясь в бурю в стакане чая, которую ни один компьютер не может отследить. .

Вблизи все кажется таким случайным. Сделайте шаг назад, и статистика покажет, что общий процесс остается прочно закрепленным в тех же самых старых правилах, которые управляют любым другим движущимся объектом во Вселенной.

«Турбулентность можно представить как автомобиль, следующий последовательности дорог», — говорит Григорьев.

«Возможно, еще лучшая аналогия — это поезд, который не только следует по железной дороге по заданному расписанию, но и имеет ту же форму, что и железная дорога, по которой он следует».

p>

Как и в случае с нашей аналоговой железной дорогой, турбулентность можно описать либо с помощью численного моделирования, либо с помощью физических моделей. И точно так же, как расписание поездов помогает вам приходить на работу вовремя, придерживаться математического подхода к турбулентности — это единственный путь, если вы хотите получить надежные прогнозы.

К сожалению, все эти цифры могут быстро складываются, что делает вычисления дорогостоящими.

Чтобы узнать, есть ли способ упростить прогнозы, команда установила резервуар с прозрачными стенками и жидкостью, содержащей крошечные флуоресцентные частицы. Направление жидкости между парой независимо вращающихся цилиндров и отслеживание светящегося содержимого было похоже на наблюдение за движением поездов по станции в режиме реального времени.

Однако на самом деле исследователям нужно было сначала составить расписание и увидеть какие из них напоминали то, что они видели.

Для этого требовалось вычисление решений для набора уравнений, разработанных почти 200 лет назад. Сопоставив эксперимент с математическими результатами, команда смогла определить, когда появились определенные модели турбулентности, называемые когерентными структурами.

Хотя они регулярно возникают в движущихся жидкостях, время появления когерентных структур непредсказуемо. В этой конкретной установке когерентные структуры придерживались квазипериодического паттерна, состоящего из двух частот: одна направлена ​​вокруг оси симметрии потока, а другая основана на другом наборе сдвигов в окружающем потоке.

Хотя это не совсем простой набор уравнений, который может описать турбулентность во всех ее формах, он демонстрирует роль когерентных структур в повышении ее предсказуемости.

Расширяя это работы, будущие исследования могут сделать их «графики» турбулентности более динамичными, описывая их более подробно, чем могут дать средние статистические данные.

«Это может дать нам возможность значительно повысить точность прогнозов погоды и, в первую очередь, позволяет прогнозировать экстремальные явления, такие как ураганы и торнадо, — говорит Григорьев.

«Динамическая структура также важна для нашей способности проектировать потоки с желаемыми свойствами, например, уменьшать сопротивление транспортных средств для улучшения топливная экономичность или усовершенствованный общественный транспорт, чтобы помочь удалить больше углекислого газа из атмосферы в развивающейся индустрии прямого улавливания воздуха».

Возможно, это даже, наконец, подскажет вам, чего ожидать в следующей чашке чая.

Это исследование было опубликовано в PNAS.