Результаты нового исследования могут, наконец, дать нам «графики» турбулентности

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

Но добавьте немного молока в свой 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 может вскоре сделать их поток намного более предсказуемым.

Ученые могли бы не только улучшить наше понимание 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 века турбулентность статистически описывалась как случайный процесс», говорит Физик Технологического института Джорджии Роман Григорьев.

«Наши результаты представляют собой первую экспериментальную иллюстрацию того, что в достаточно коротких временных масштабах динамика турбулентности является детерминированной — и связывают ее с лежащими в основе детерминированными управляющими уравнениями».

Турбулентность сложно предсказать в основном из-за того, как в жидкости образуются небольшие водовороты или водовороты. Когда материал течет по прямой линии плавным течением, легко предсказать его скорость и траекторию. Если какой-либо путь в потоке станет вялым, возможно, из-за того, что его волочат по менее подвижной поверхности, жидкость свернется сама по себе.

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

Чтобы сделать это еще более сложным, 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 уследить.

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

«Турбулентность можно представить как автомобиль, следующий по череде дорог». говорит Григорьев.

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

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 полезно для того, чтобы заставить вас работать вовремя, придерживаться математического подхода к турбулентности — единственный способ, если вы хотите получить надежные прогнозы.

К сожалению, все эти числа могут быстро складываться, что делает вычисления дорогостоящими.

Чтобы увидеть, есть ли способ упростить прогнозы, команда создала 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 посмотреть, какие из них напоминают то, что они видели.

Для этого потребовались вычислительные решения для набор уравнений изобрели почти 200 лет назад. Сопоставив эксперимент с математическими результатами, команда смогла определить, когда появлялись определенные модели турбулентности, называемые когерентными структурами.

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

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

Расширяя эту работу, будущие исследования могли бы сделать свои «графики» турбулентности более динамичными, описывая их более подробно, чем могли бы предоставить статистические средние значения.

«Это может дать нам возможность значительно повысить точность прогнозов погоды и, что особенно важно, позволить 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 вокруг транспортных средств для повышения эффективности использования топлива или улучшать массовый транспорт, чтобы помочь удалить больше углекислого газа из атмосферы в зарождающейся индустрии прямого улавливания воздуха».

Возможно, он даже, наконец, подскажет вам, чего ожидать от следующей чашки чая.

Это исследование было опубликовано в ПНАС.