La Quimica y La Conina

Para el perfil radial rms, una clara Re-dependencia puede observarse en la fig.8 ápice creciente Re el valor de pico se hace más grande y situado más lejos de la pared. Además, los datos LDV difieren significativamente de los datos DNS para el bajo número de Reynolds est. La desviación al alza de los datos experimentales ápice respecto a la DNS también se encontró que Westerweel, que utilizóvelocimetría de imagen particicle para medir el flujo turbulento tubería, y se emplean tahitus LDV.
La diferencia por lo tanto, parece ser un real afecta, con los cálculos subestiman la velocidad radial de RMS. La razón de la subestimación este sigue sin estar claro. Nos abstendremos aquí de la especulación sobre el mismo fondo. Por lo tanto, este punto se debe dejar para estudios posteriores.
Enla Fig.9 axial velocidad rms se normaliza por la velocidad media local y se traza sólo en la región próxima a la pared. esta cantidad es extremadamente sensible al ruido de medición. Existe un acuerdo excelente entre todos los datos de LDV y los resultados de DNS eggels et al. Esto confirma la Precisión GOOS de los datos.
3.-ESTADÍSTICAS DE ORDEN SUPERIOR
Nos muestran los perfiles de laasimetría en la figura 10 y 11.El cerca asimetría radial en la pared muestran cierta dispersión de cerca a la pared. La causa de esta dispersión es probablemente de naturaleza estadística y vamos a ampliar esta observación en el párrafo siguiente. En ninguno de las figuras una tendencia clara con número de Reynolds se puede observar, a excepción de S en la región central de la tubería. S tiene la mismatendencia general como una función de y + como el DNS, al través de la simulación dar mayores valores cercanos a la pared. La tendencia de Sr para Re = 4900, sin embargo, es esencialmente diferente de DNS en la región cerca de la pared: las mediciones indican que Sr toma un valor negativo en la sub-capa viscosa, lo que sería de acuerdo cualitativa ápice los resultados de Kim et al . para el flujodel canal, pero en vista de la dispersión en los datos sin conclusiones definitivas se pueden extraer en relación con este asunto.
Figuras 12 Y 13 ilustran el comportamiento de los factores de planeidad. Una vez más, algunos de dispersión de los datos aparecen cerca de la pared, en particular para la componente radial. El error estadístico, indicada por la barra de error m no es capaz deexplicar la cantidad de dispersión. Sin embargo, observamos aquí que nuestro análisis de error para el factor de planicidad se basa en la suposición de una distribución de probabilidad gaussiana de los datos, que claramente no es el caso de acuerdo con los valores grandes del factor de planicidad radial cerca de la pared (es decir 3 para un proceso estocástico gaussiano). Por lo tanto el errorestadístico realizado en la aproximación de los momentos de orden superior, puede haber sido más grande. No parece haber una significativa re-dependencia para Fz y la LDV y los DNS de datos están de acuerdo razonable. A pesar de la dispersión, los datos experimentales de la figura 13 indican que el factor de planicidad radial en la pared cerca religión aumenta a medida que el número de Reynolds seincrementa. El LDV-datos para Re = 4900 muestran la misma tendencia que el perfil de DNS, pero los valores son más pequeños LDV. Probablemente esto es debido al hecho de que los tiempos de medición y las tasas de datos han sido demasiado pequeño como para ser capaz de capturar los eventos muy raras que causan el factor de planicidad alta, como se explica en Xu et al. Los grandes niveles de factorradiales llanura cerca de la pared puede ser explicado en términos de creación de flujo de sabios-vórtices como se discute por Xu et al. El hecho de que el factor de planicidad parece ser más grande para aumentar el número de Reynolds por lo tanto, puede ser explicada por cualquiera de un aumento en la fuerza de estas estructuras de vorticidad, o ser un aspecto más intermitente. La primera de estas...