壁面有界拉格朗日混合中雷诺数标度的网络分析

本文通过基于网络的粒子运动表示，研究湍流槽道流中被动粒子的弥散与混合。我们在五种不同雷诺数下开展直接数值模拟，从$\mathrm{Re}_{\tau}$ = 180到$\mathrm{Re}_{\tau}$ = 950，并通过数值积分获得粒子轨迹集合。通过将槽道区域划分为壁面法向层级，利用粒子跨层运动构建时变复杂网络，该网络能够捕捉壁面法向混合过程的瞬态阶段及其对雷诺数$\mathrm{Re}_{\tau}$的依赖性。利用网络度量，我们观察到示踪粒子云的弥散高度依赖于其壁面法向起始位置及释放后经过的时间。我们识别出两种主要机制，它们导致近壁释放粒子的弥散长期受抑制。我们还展示了这些机制的相对重要性如何随雷诺数变化。特别地，在低$\mathrm{Re}_{\tau}$下较弱的速度涨落主导抑制弥散，而在较高雷诺数下循环运动模式起更大作用。在本工作所采用的高雷诺数下，我们发现多数网络性质在以外层流动变量标度时与雷诺数无关；而在低$\mathrm{Re}_{\tau}$下未观察到上述标度。我们探讨了该标度涌现的含义及其与弥散特征和网络定义的关系。