基于大数据技术的均匀各向同性湍流中惯性粒子优先聚集研究
流体动力学
2020-03-04 v1
摘要
我们展示了一项关于主动栅格生成的均匀各向同性湍流中亚 Kolmogorov 惯性粒子优先聚集的实验研究，该研究通过 Vorono"i 镶嵌进行表征。我们表明，团簇与空洞的检测和量化受激光强度及高粒子体积分数 的影响。分析了 Vorono"i 单元统计中的不同偏差，以提高团簇与空洞检测的可信度及表征的鲁棒性。为此我们适配了大数据技术，使粒子图像处理速度比标准算法快达 10 倍。最后，由于优先聚集已知依赖于多个参数，我们进行了仅改变一个参数而保持其余参数恒定的实验（、基于 Taylor 尺度定义的雷诺数 ，以及与湍流相互作用的粒子驻留时间）。我们的结果与其他已发表工作一致，证实聚集随 和 均增强。另一方面，我们发现新证据：团簇平均尺寸随 增大而增大，但随 增大而减小，且团簇沉降速度受 强烈影响，直至本研究中的最大值 。
引用
@article{arxiv.1907.07607,
title = {Study on preferential concentration of inertial particles in homogeneous isotropic turbulence via Big-Data techniques},
author = {M. Obligado and A. Aliseda and T. Calmant and N. de Palma and A. Cartellier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.07607},
year = {2020}
}