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你見(jiàn)過(guò)一種能夠回到“過(guò)去”的流體沒(méi)?

2019-09-18 11:47 作者:二次元的中科院物理所  | 我要投稿

中秋假期結(jié)束,又要開始上班上學(xué)了,不知道各位這個(gè)假期過(guò)得怎么樣?

反正小編是每逢佳節(jié)瘦三斤,沒(méi)辦法,好吃的太多了。而最近吃的都是分層的膨化餅干,分層的蛋糕,甚至月餅分開都是分層的

固體分層固然簡(jiǎn)單,液體靜止的話也不難,比如各種雞尾酒:

然而這時(shí)小編就產(chǎn)生了一個(gè)疑問(wèn),有沒(méi)有流動(dòng)的流體可以產(chǎn)生分層現(xiàn)象呢?如果有的話,又與什么有關(guān)呢?


雷諾數(shù)

說(shuō)到流體,就不得不提一個(gè)在流體力學(xué)中用于幫助預(yù)測(cè)不同流體的流動(dòng)模式的一個(gè)重要的無(wú)量綱的參數(shù),那就是雷諾數(shù)(Reynolds number)。其定義為:

其中:

  • ρ是流體的密度( SI單位:kg / m^3)

  • u是流體相對(duì)于物體的速度(m / s)

  • L是特征線性長(zhǎng)度(m)

  • μ是流體的動(dòng)力粘度(Pa·s或N·s/m^2或kg/m·s

  • ν是流體的運(yùn)動(dòng)粘度(m^2/s[1]

低雷諾數(shù)下,且流體緩慢移動(dòng)或者流體非常粘稠的時(shí)候通常會(huì)發(fā)生層流,層流中粘性占主導(dǎo)地位,其特點(diǎn)是一種平滑、恒定的流體運(yùn)動(dòng)。在低速時(shí),相鄰層會(huì)像撲克牌之間的滑動(dòng)一樣,不會(huì)互相影響,沒(méi)有垂直于流動(dòng)方向的橫流,也不會(huì)形成高速運(yùn)動(dòng)而造成的漩渦或者渦流。

非常順滑,互不影響

層流中,流體的運(yùn)動(dòng)是非常有序的,并且以接近平行于固體表面的方向流動(dòng)。[2]?層流的常見(jiàn)例子就是粘性流體通過(guò)管道的平穩(wěn)流動(dòng),在這種情況下,流速在壁處的零速度梯度變化到橫截面中心速度最大點(diǎn)。

層流速度示意圖

相對(duì)的,在高雷諾數(shù)下的流體易發(fā)生湍流,受慣性支配,而正因?yàn)檫@樣,往往會(huì)產(chǎn)生混沌漩渦、渦流等流動(dòng)不穩(wěn)定的流體現(xiàn)象。其特征是壓力和流速的混亂變化,這與層流相反,層流在流體中以平行層流動(dòng)的方式運(yùn)動(dòng),但是層與層之間并不會(huì)互相干擾。湍流是由流體流動(dòng)部分過(guò)剩的動(dòng)能引起的,這使得其克服了流體粘性的阻尼效應(yīng),因此在低粘度流體中通常會(huì)形成湍流。

尾部流出的流體

而在日常生活中可以看到很多湍流的現(xiàn)象,比如在香煙中上升的煙霧,對(duì)于前幾厘米,可以看出煙霧是層流的,但是隨著流速和特征長(zhǎng)度的增加,雷諾數(shù)增加,進(jìn)而煙霧變得混亂形成湍流。[3]

吸煙有害健康

除了流速密度長(zhǎng)度等參數(shù),另一個(gè)決定層流產(chǎn)生的參數(shù)黏度該如何測(cè)量呢?


怎么測(cè)量粘度

流體一般都具有一定的粘性,除了超流體。超流體是具有零粘度的流體,因此其在流動(dòng)的時(shí)候不會(huì)損失動(dòng)能。所以當(dāng)攪拌超流體的時(shí)候,其會(huì)形成漩渦,由于不會(huì)損失動(dòng)能,就可以無(wú)限進(jìn)行“愛(ài)的魔力轉(zhuǎn)圈圈”。[4]

轉(zhuǎn)起來(lái)

那么一般如何定量的研究流體的粘度呢?

一個(gè)法國(guó)物理學(xué)家莫里斯庫(kù)埃特(Maurice Couette)設(shè)計(jì)了一種同心圓的粘度計(jì),通過(guò)內(nèi)筒的旋轉(zhuǎn)進(jìn)而旋轉(zhuǎn)流體,從而可以測(cè)量流體的黏度,同時(shí)也研究了流體的無(wú)滑移邊界條件,并在兩個(gè)圓柱體之間的間隙中觀察到了一種層流,其被稱為庫(kù)埃特流。[5]?

圓柱粘度計(jì)

而另一個(gè)人,泰勒爵士(Sir Geoffrey Ingram Taylor)擴(kuò)展了庫(kù)埃特的工作,他在一篇開創(chuàng)性的論文中研究了庫(kù)埃特庫(kù)埃特流的穩(wěn)定性,而他的論文也成為了發(fā)展流體動(dòng)力學(xué)穩(wěn)定性的基石,當(dāng)時(shí)科學(xué)界爭(zhēng)議的無(wú)滑移條件是固體邊界粘性流動(dòng)的正確的邊界條件,也因此將兩個(gè)人的名字合二為一,就得到了泰勒-庫(kù)埃特流。

泰勒(不是泰勒展開的泰勒)證明,當(dāng)內(nèi)圓柱體的角速度增加到一定的閾值以上時(shí),庫(kù)埃特流將變得不穩(wěn)定,并且會(huì)出現(xiàn)以軸對(duì)稱環(huán)形漩渦為特征的次級(jí)穩(wěn)態(tài),稱為泰勒渦流,繼續(xù)增加角速度時(shí),將會(huì)導(dǎo)致更大的不穩(wěn)定,下一個(gè)狀態(tài)叫波浪渦流。如果超過(guò)一定的雷諾數(shù),就會(huì)出現(xiàn)湍流。[6]

回到“過(guò)去”的流體?

你見(jiàn)過(guò)可以回到“過(guò)去”的流體嗎?emmmm聽上去很玄乎,通俗的講也就是,這種流體的流動(dòng)行為是可逆的。

這不是倒放啊喂 來(lái)源:giphy

首先在里面加上濃濃的玉米糖漿至加滿,隨后滴入幾滴帶顏色的糖漿,這是一種非常粘稠的液體,會(huì)在流體與壁面之間一般形成無(wú)滑移邊界,也就是說(shuō)流體和壁面之間沒(méi)有相對(duì)滑動(dòng),糖漿與外筒內(nèi)壁和內(nèi)筒外壁之間沒(méi)有相對(duì)速度。所以當(dāng)內(nèi)筒轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí),靠近內(nèi)筒部分的帶顏色的糖漿將會(huì)隨之轉(zhuǎn)動(dòng),而且剩下的越來(lái)越少,越來(lái)越靠近內(nèi)筒,如果你垂直看的話,就會(huì)發(fā)現(xiàn)形成了漂亮的螺旋線。

然后慢慢旋轉(zhuǎn)內(nèi)筒,轉(zhuǎn)七圈之后,帶顏色的糖漿完全混合在一起了,并且在豎直面上,可以看到分層顯現(xiàn),而在外壁看則是完全混亂不堪的,甚至有一點(diǎn)像大理石的紋路,而這一切完全是因?yàn)檫@是一種層流現(xiàn)象

轉(zhuǎn)過(guò)7圈混合之后的效果

下面就是見(jiàn)證奇跡的時(shí)刻,開始倒著旋轉(zhuǎn)內(nèi)筒至第七圈,可以看到一開始混亂不堪的有色糖漿逐漸互相分離,變的有序到恢復(fù)之前的樣子,換句話說(shuō),這種變化是可逆的。[7]

那么在低雷諾數(shù),黏度較大的玉米糖漿中。由于帶顏色的糖漿距離中心的遠(yuǎn)近不同,內(nèi)部帶顏色的糖漿在橫切面處會(huì)產(chǎn)生一個(gè)角速度梯度,在低轉(zhuǎn)速下將會(huì)分層運(yùn)動(dòng)并逐漸由于角速度的不同而散開,越靠近內(nèi)筒角速度越大,移動(dòng)的越遠(yuǎn),在外面看上去就像混合了一樣。

混合

而當(dāng)反向轉(zhuǎn)動(dòng)的時(shí)候,這個(gè)沿軸的角速度梯度沒(méi)有變,依然是里面走的快,外面走的慢,這樣當(dāng)轉(zhuǎn)回來(lái)的時(shí)候,帶顏色的糖漿又會(huì)恢復(fù)如初了,而且俯視來(lái)看的話,還可以看到明顯的分層現(xiàn)象。

俯視圖分層

我“胡漢三”又轉(zhuǎn)回來(lái)了???


后記

有沒(méi)有發(fā)現(xiàn),這個(gè)回到“過(guò)去”的流體力學(xué)演示實(shí)驗(yàn)中竟然還隱藏著“人生意義”?

有時(shí)候,生活甚至是“科研”就像一開始旋轉(zhuǎn)的流體,什么事情都變得越來(lái)越糟,越來(lái)越亂。

那咋整呢?

但是大家一定要相信,如果你可以好好想想自己身處的狀況,考慮一下如何才能擺脫這種狀況,并且慢慢地、有條不紊的采取行動(dòng)(轉(zhuǎn)回去),這樣子總有一天,能夠擺脫現(xiàn)在亂七八糟的生活的(逃)。

部分圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

參考文獻(xiàn):

[1]?Reynolds number-維基百科?(https://en.wikipedia.org/wiki/Reynolds_number)

[2]?Laminar flow-維基百科 (https://en.wikipedia.org/wiki/Laminar_flow)

[3]?Turbulence-維基百科?(https://en.wikipedia.org/wiki/Turbulence)

[4]?Superfluidity-維基百科?(https://en.wikipedia.org/wiki/Superfluidity)

[5]?Maurice Couette-維基百科?(https://en.wikipedia.org/wiki/Maurice_Couette)

[6]?Taylor–Couette flow-維基百科?(https://en.wikipedia.org/wiki/Taylor%E2%80%93Couette_flow)

[7]?unmixing color machine-youtube?(https://www.youtube.com/watch?v=j2_dJY_mIys)


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