Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ
В обзоре рассмотрены основы методов расчета сложных турбулентных многофакторных потоков. Представлены биотехнологические приложения принципа ДИВЭ к проблемам ферментации, основанные на теории биоконвекции – нового раздела современной науки, изучающей гидродинамические и тепломассообменные процессы,...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Промышленная теплотехника |
|---|---|
| Дата: | 2006 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут технічної теплофізики НАН України
2006
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/61422 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ / А.А. Долинский, А.А. Авраменко, Б.И. Басок // Промышленная теплотехника. — 2006. — Т. 28, № 4. — С. 7-16. — Бібліогр.: 30 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860202407850409984 |
|---|---|
| author | Долинский, А.А. Авраменко, А.А. Басок, Б.И. |
| author_facet | Долинский, А.А. Авраменко, А.А. Басок, Б.И. |
| citation_txt | Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ / А.А. Долинский, А.А. Авраменко, Б.И. Басок // Промышленная теплотехника. — 2006. — Т. 28, № 4. — С. 7-16. — Бібліогр.: 30 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Промышленная теплотехника |
| description | В обзоре рассмотрены основы методов расчета сложных турбулентных многофакторных потоков. Представлены биотехнологические приложения принципа ДИВЭ к проблемам ферментации, основанные на теории биоконвекции – нового раздела современной науки, изучающей гидродинамические и тепломассообменные процессы, вызванные движением микроорганизмов.
В огляді розглянуто основи методів розрахунку складних багатофакторних турбулентних потоків. Представлено біотехнологічні застосування принципу ДІВЕ до проблем ферментації, засновані на теорії біоконвекції – нового розділу сучасної науки, що вивчає гідродинамічні та тепломасообмінні процеси, викликані рухом мікроорганізмів.
In this rewiew, we consider the fundamentals of computational methods of complex turbulent multifactor streams. The biotechnological applications of the DPEI principle to the problems of fermentation, based on the theory of bioconvection – a new branch of the modern science studying the hydrodynamical and heat and mass transfer processes induced by the motion of microorganisms, are presented.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:10:54Z |
| format | Article |
| fulltext |
Методы расчета турбулентных
многофакторных потоков в процессах ДИВЭ
Процессы ДИВЭ протекают в условиях интен;
сивного воздействия различных факторов, что
требует их адекватного учета. При этом спектр
чисел Рейнольдса может покрывать широкий ди;
апазон и, следовательно, могут существовать раз;
личные гидродинамические режимы в аппаратах
и устройствах ДИВЭ. Наиболее благоприятный
ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4 7
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
В огляді розглянуто основи методів
розрахунку складних багатофакторних
турбулентних потоків. Представлено
біотехнологічні застосування принципу
ДІВЕ до проблем ферментації, засно�
вані на теорії біоконвекції – нового
розділу сучасної науки, що вивчає гідро�
динамічні та тепломасообмінні процеси,
викликані рухом мікроорганізмів.
В обзоре рассмотрены основы мето�
дов расчета сложных турбулентных мно�
гофакторных потоков. Представлены
биотехнологические приложения прин�
ципа ДИВЭ к проблемам ферментации,
основанные на теории биоконвекции –
нового раздела современной науки,
изучающей гидродинамические и теп�
ломассообменные процессы, вызван�
ные движением микроорганизмов.
In this rewiew, we consider the funda�
mentals of computational methods of
complex turbulent multifactor streams.
The biotechnological applications of the
DPEI principle to the problems of fermen�
tation, based on the theory of bioconvec�
tion�a new branch of the modern science
studying the hydrodynamical and heat and
mass transfer processes induced by the
motion of microorganisms, are presented.
УДК 532.517.4
ДОЛИНСКИЙ А.А., АВРАМЕНКО А.А., БАСОК Б.И.
Институт технической теплофизики НАН Украины
ДИСКРЕТНО�ИМПУЛЬСНЫЙ ВВОД И ТРАНСФОРМАЦИЯ
ЭНЕРГИИ – НОВЫЙ ПОДХОД К ВОЗДЕЙСТВИЮ НА
МНОГОФАКТОРНЫЕ СИСТЕМЫ. ЧАСТЬ III.
БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ ДИВЭ
Размерные величины:
С – константа;
k – кинетическая энергия турбулентности;
l – масштаб турбулентности;
t – время;
u – скорость;
x – координата;
Z – параметр;
ε – скорость диссипации;
μt – динамический коэффициент турбулентной
вязкости;
ρ – плотность;
ω – частота.
Безразмерные величины:
Pr – число Прандтля;
Re – число Рейнольдса.
Индексы:
rev – граница действия обратного каскадного ме;
ханизма Ричардсона;
t – турбулентные параметры.
Сокращения:
ААВ – аппарат адиабатного вскипания;
ДИВЭ – дискретно;импульсный ввод энергии;
ППА – пневмо;пульсационный аппарат;
РПА – роторно;пульсационный аппарат;
DIA – аппроксимации прямого взаимодействия;
DNS – прямое численное моделирование;
LES – крупномасштабное моделирование;
PDF – функция плотности вероятности;
POD – соответствующая ортогональная деком;
позиция;
RNG – ренормализационная группа;
RSM – модель напряжений Рейнольдса;
TSDIA – двухмасштабная теория аппроксимации
прямого взаимодействия.
режим течения с точки зрения реализации прин;
ципов ДИВЭ – это развитое турбулентное тече;
ние. Таким образом, возникает задача корректно;
го моделирования таких типов течения с учетом
воздействия дополнительных возмущений, вы;
званных нестационарностью, неустойчивостью
или силовыми полями различной природы.
Для расчета турбулентных многофакторных
потоков в настоящее время существует ряд кон;
цепций. Исторически первой возникла концеп;
ция Буссинеска, основанная на прямой аналогии
с законом трения Ньютона для ламинарных тече;
ний. Буссинеск ввел коэффициент турбулентной
(кажущейся или виртуальной) вязкости как ко;
эффициент пропорциональности между тензора;
ми напряжений и скоростей деформации. Пер;
вые модели, которые были построены на этой
концепции – это модель переноса завихренности
Тейлора, модель пути смешения Прандтля и мо;
дель подобия турбулентных пульсаций Кармана.
Все эти модели относятся к классу так называе;
мых моделей нулевого порядка. Порядок модели
определяется количеством дополнительных диф;
ференциальных уравнений, замыкающих урав;
нения Навье;Стокса. Модели Тейлора, Прандтля
и Кармана не содержат дополнительных уравне;
ний и поэтому относятся к моделям нулевого по;
рядка. Примерами моделей первого порядка слу;
жат модели, включающие одно дополнительное
дифференциальное уравнение. Это может быть
уравнение для турбулентной или эффективной
вязкости, кинетической энергии турбулентнос;
ти, масштаба турбулентности, турбулентного на;
пряжения. На сегодняшний день самыми рас;
пространенными являются модели второго
порядка, которые содержат два дополнительных
уравнения. Эти модели в обобщенной форме
можно представить в виде [1] k – kmln, где l пред;
ставляет собой масштаб турбулентности. В зави;
симости от сочетания показателей т и п получаем
различные модели второго порядка. Эти модели
включают уравнение для кинетической энергии
турбулентности k и уравнение для параметра Z,
который представлен в таблице. Уравнение для Z
в тензорной форме имеет следующий вид
,
где SZ представляет собой источниковый член, a
PrZ – аналог числа Прандтля для соответствую;
щей величины.
Разработка моделей более высокого порядка
была обусловлена необходимостью возможности
учета как можно большего числа различных ас;
пектов турбулентности. Моделью наиболее вы;
сокого порядка является модель напряжений
Рейнольдса (RSM – Reynolds stress model), кото;
рая для трехмерных потоков включает одиннад;
цать уравнений: четыре уравнения Навье;Сто;
кса, шесть уравнений для компонент тензора
напряжений и уравнение для скорости диссипа;
ции. Уравнение для скорости диссипации вво;
дится для моделирования моментов третьего по;
рядка, которые входят в уравнения напряжений.
Модель напряжений Рейнольдса позволяет ис;
ключить концепцию турбулентной вязкости. Это
особенно актуально для моделирования процес;
сов ДИВЭ, так как RSM позволяет моделировать
процессы, в которых реализуется обратный кас;
кадный механизм Ричардсона передачи турбу;
лентной энергии, без введения понятия отрица;
тельной турбулентной вязкости.
В зависимости от вида течения могут варьиро;
ваться численные значения констант моделей, а
также добавляться дополнительные члены. Од;
нако требования сегодняшнего дня заставляют
уходить от эмпирических подходов, так как для
моделирования сложных турбулентных процес;
сов, что особенно важно для технологий ДИВЭ,
необходимо правильно учитывать влияние мно;
гочисленных факторов на поток.
Один из подходов, который позволил отойти
от феноменологии при моделировании турбу;
лентности – это ренормализационный анализ.
Этот подход активно развивается в последние де;
сятилетия, и позволил получить теоретические
значения констант моделей турбулентности и
унифицировать сами модели для различных ти;
пов потоков. Основы данного подхода кратко
описаны во второй части статьи. На его основе
разработаны RNG k;ε модели турбулентной вяз;
кости для различных типов течения.
Двухпараметрическая RNG k;ε модель содер;
жит два дополнительных уравнения. В работах [2, 3]
построена однопараметрическая RNG модель
для эффективной вязкости и температуропро;
8 ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
водности на основе RNG k;ε модели. Наличие
лишь одного дополнительного уравнения (по
сравнению с двухпараметрическими моделями)
ускоряет и упрощает процедуру расчета.
Еще одно направление моделирования турбу;
лентности – это подходы, основанные на теории
"аппроксимации прямого взаимодействия" [4]
(DIA – direct;interaction approximation). Перво;
начально на основе этой теории не удалось кор;
ректно описать поведение турбулентности в инер;
ционном диапазоне. Этот недостаток удалось
избежать на основе модификации первоначаль;
ной теории. Была предложена двухмасштабная те;
ория аппроксимации прямого взаимодействия
(TSDIA – two;scale direct;interaction approxima;
tion) [5, 6], основанная на комбинации концепции
DIA и разделения масштабов средних и пульсиру;
ющих полей. Это разделение масштабов основано
на локальной равновесной концепции Колмого;
рова, согласно которой турбулентность является
изотропной и гомогенной в малых масштабах.
При численном моделировании турбулентных
потоков широкое распространение получили ме;
тоды крупномасштабного моделирования. По сути
этот подход сводится к моделям нулевого подхода,
когда нет необходимости вводить дополнительное
уравнение для турбулентной вязкости, а сама
турбулентная вязкость вводится через крупные
вихри с размером, равным размеру ячейки чис;
ленной схемы. Впервые такой подход был пред;
ложен Смагоринским [7] при моделировании ат;
мосферных явлений. В работе [8] LES модель
турбулентности была получена на основе ренор;
мализационно;группового подхода.
Развитие компьютерной техники привело к
разработке и усовершенствованию прямых мето;
дов численного моделирования турбулентных те;
чений [9]. Прямые методы численного модели;
рования предназначены для возможно более
полного анализа турбулентных течений на осно;
ве исходных законов движения. Нестационарные
уравнения Навье;Стокса рассматриваются как
основа простейшей теории турбулентности без
каких;либо ограничений и гипотез относительно
пульсационных составляющих гидродинамичес;
ких полей. Такой подход удобен при моделирова;
нии турбулентных потоков с обратным каскад;
ным механизмом Ричардсона, потому что нет
необходимости ввода понятия отрицательной
турбулентной вязкости. Это делает привлека;
тельными методы DNS при исследовании про;
цессов ДИВЭ.
Прямые методы численного моделирования
требуют очень больших затрат машинного време;
ни, т. к. отношение наибольших характерных
масштабов течения к наименьшим есть величина,
которая определяет число степеней свободы, не;
обходимых для численного представления поля
течения. Эта величина ~ Re4n, где п = 3/4 в случае
однородной турбулентности и 7/8 ≤ п ≤ 1 в случае
течения в канале, если в качестве l берется толщи;
на вязкого подслоя. Видно, что ограничение воз;
можностей применения методов DNS обусловле;
но значением числа Рейнольдса. В последнее
время с развитием суперкомпьютеров это ограни;
чение все больше утрачивает свое значение.
С учетом достигнутого прогресса в области со;
здания суперкомпьютеров следует ожидать, что
методы LES и DNS будут становиться все более
полезным инструментом исследования практи;
ческих задач механики жидкости и газа. Это от;
носится и к прогнозированию сложных много;
ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4 9
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
Та б л и ц а .
факторных процессов, характерных для разнооб;
разных технологий ДИВЭ.
Еще одно направление численных методов
расчета турбулентных течений, которое развива;
ется в последнее время – вероятностные (стохас;
тические) методы, основанные на представлении
осредненной величины через ее функцию плот;
ности вероятности (PDF – probability density
function) и саму величину.
Существует два направления выводов опреде;
ляющих уравнений для вероятностных подходов
анализа турбулентных потоков. Хопф вывел урав;
нение для характеристического функционала тур;
булентных движений из уравнений Навье;Стокса.
Независимо от них Лундгрен [10, 11] дал прямой
вывод иерархической последовательности уравне;
ний для одноточечной, двухточечной плотности
вероятности без использования уравнения для
функционала. Он рассматривал турбулентное дви;
жение несжимаемой жидкости, используя уравне;
ние Больцмана и Фоккера;Планка. Несмотря на
различие методов Хопфа и Лундгрена, они приво;
дят к одним и тем же точным уравнениям.
Стохастические методы получили широкое
распространение при моделировании химически
реагирующих турбулентных потоков, турбулент;
ного горения и микросмешения. Эти методы пер;
спективны для моделирования процессов ДИВЭ,
так как технологии ДИВЭ как раз и предполагают
использование химически активных сред.
В последнее десятилетие одним из эффектив;
ных средств построения моделей малой размер;
ности является метод ортогональной декомпози;
ции, основанный на процедуре Кархунена;Лоеве
[11]. В соответствии с этим методом на основе
данных численного моделирования или натурно;
го эксперимента строится особый базис (называ;
емый эмпирическим), который позволяет пред;
ставить анализируемую информацию в виде
малочленного ряда по этому базису.
Проблема уменьшения количества пробных
функций при использовании спектральных мето;
дов анализа турбулентных потоков на современ;
ном этапе может решаться еще одним путем ; ис;
пользованием вэйвлетов (малых волн) и быстрого
вэйвлет;преобразования [12]. По сути вэйвлет –
это функция, которая используется в качестве ве;
са при интегральных преобразованиях подобно
экспоненциальной или тригонометрической
функциям, которые используются при преобразо;
ваниях Фурье. Свойства вэйвлетов позволяют, ис;
пользуя вэйвлет;преобразование, анализировать
сложные явления на разных масштабах и в разных
точках, решать уравнения, описывающие исклю;
чительно сложные нелинейные системы, содер;
жащие взаимодействия на многих шкалах, изучать
резко изменяющиеся функции и т.д. Вэйвлет –
преобразование легко обобщается на множества
любых размерностей и потому может применять;
ся также и для анализа многомерных объектов.
Описанный выше подход для анализа явлений и
предсказания процессов является весьма перспек;
тивным с точки зрения приложения к разработке
технологий ДИВЭ. Используя его, можно выявить
новые закономерности в протекании процессов
ДИВЭ и понять как улучшить технологии с точки
зрения оптимизации по различным параметрам.
Некоторые объекты обладают свойством само;
подобия (фрактальности). Это означает, что при
изменении масштаба на новой шкале проявляются
характеристики, подобные замеченным ранее на
других масштабах. Это свойство приводит к сте;
пенным зависимостям для величин, характеризую;
щих данный процесс или явление. Так как вэйвлет
анализ состоит в изучении поведения объекта на
разных масштабах, то он более всего подходит для
исследования фрактального поведения. Примене;
ние вэйвлетов для анализа экспериментальных
данных турбулентных течений показывает чрезвы;
чайную фрагментарность турбулентных полей –
фрагменты с высокой степенью турбулентности
перемежаются с фрагментами с низкой турбулент;
ностью. Такая природа турбулентности позволяет
применить к ее изучению фрактальный подход. На
сегодняшний день существует несколько моделей
фрактального описания турбулентности [13;15].
Фрактальные размерности, свойственные природе
турбулентности, оказывают существенное влияние
на процессы переноса в турбулентных средах. Этот
факт должен быть учтен при прогнозировании про;
цессов тепломассообмена в турбулентных потоках,
которые являются неотъемлемым свойством боль;
шинства технологий ДИВЭ.
На рис. 1 показана иерархическая схема совре;
менных методов, используемых для расчета слож;
ных многофакторных турбулентных потоков.
10 ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4 11
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
Р
ис
.
1.
М
ет
од
ы
р
ас
ча
ет
а
м
но
го
ф
ак
т
ор
ны
х
т
ур
бу
ле
нт
ны
х
по
т
ок
ов
.
Биотехнологические приложения
В последнее время большое внимание уделя;
ется развитию биотехнологий. Это вызывает не;
обходимость тщательного изучения процессов,
которые свойственны этому типу технологий.
Один из видов биотехнологий – ферментация.
Как известно, с технологической точки зрения
процессы ферментации определяются главным
образом эффективной подачей, последующим
барботированием и интенсивным перемешива;
нием питательного воздуха с культуральной сре;
дой микроорганизмов. Собственно, процесс
ферментации заключается в выращивании мик;
роорганизмов при равномерном локальном рас;
пределении кислорода, дискретно поступающего
в технологический объём среды. Поэтому для ре;
ализации ферментативных процессов эффектив;
но применение метода ДИВЭ. Для выбора опти;
мальных режимных параметров ферментации
важны исследования различных теплофизичес;
ких явлений, сопровождающих данный процесс,
в частности, конвективных эффектов переноса
вещества и энергии в базовой жидкости (как пра;
вило, воде), питающего кислорода, а также эф;
фектов движения и массопереноса микроорга;
низмов – т.н. биоконвекции.
Биоконвекция – это новая, бурно развиваю;
щаяся область науки на стыке теплофизики, гид;
ромеханики и биологии. Множество процессов в
микробиологической, пищевой, химической и
фармацевтической промышленности происходит
в условиях интенсивной биоконвекции, поэтому
ее изучение носит важный прикладной характер.
В отличие от традиционной многофазной тео;
рии переноса, где твердые частицы пассивны и
увлекаются потоком жидкости (газа) или двига;
ются под действием внешних сил, биоконвекция
рассматривает поток бактерий и морских водо;
рослей. Подъемное движение микроорганизмов
обычно вызвано реакцией на внешнее силовое
поле тяжести или биохимический стимул (на;
пример, градиент концентрации кислорода). Ре;
акция на внешнее силовое поле тяжести называ;
ется "гравитаксия" ("gravitaxis"). Количество
самодвижущихся микроорганизмов в одном ку;
бическом сантиметре может быть очень большим
– 107 для режима с низкой концентрацией мик;
роорганизмов (когда взаимодействием между от;
дельными микроорганизмами можно прене;
бречь) и 1011 для "турбулентного" режима, когда
микроорганизмы практически плотно упакова;
ны. В последнем случае картина течения носит
сложный характер, при котором статистические
параметры потока подобны турбулентным пуль;
сациям.
При моделировании биоконвективных про;
цессов также важно обратить внимание на то, что
движение индивидуальной бактерии не полно;
стью детерминировано, а содержит случайный
компонент. Поэтому при моделировании био;
конвекции в уравнениях должны фигурировать
стохастические члены. Определение надлежащей
функциональной формы и величины этих стоха;
стических членов – вероятно наиболее сложная
часть в создании континуальной модели биокон;
векции.
Континуальная модель биоконвекции вклю;
чает уравнения движения, массообмена для не;
сжимаемой жидкости и уравнения сохранения
микроорганизмов [16]. В работе [17] теоретичес;
кий анализ динамики развития процессов фер;
ментации был основан на методах возмущений.
В результате удалось выявить наличие вихревых
структур, вызванных движением микроорганиз;
мов. Периодически возникающие когерентные
вихревые структуры в процессах ферментации
играют определяющую роль рабочих элементов
метода ДИВЭ, как и подобные вихревые образо;
вания при роторно;пульсационной и пневмо;
пульсационной обработке дисперсных систем.
С деталями процессов биоконвекции в порис;
тых и смешанных средах (пористая среда и чис;
тая жидкость) можно ознакомиться в ряде работ
[18;30].
Заключение
В настоящем обзоре была сделана попытка по;
казать разнообразие теоретических (фундамен;
тальных) подходов, которые используются или
могут быть использованы при прогнозировании
процессов, протекающих в рамках реализации
технологий ДИВЭ. Основной вывод, который
можно сделать – это необходимость того, что фи;
зические процессы следует рассматривать под
12 ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
различными углами зрения, используя разнооб;
разные математические подходы и новые моде;
ли. Это позволит, с одной стороны, выявить но;
вые закономерности уже известных процессов и,
следовательно, понять пути их оптимизации с
точки зрения скорости протекания, экономичес;
кой эффективности и т. д., с другой стороны, мо;
гут быть выявлены какие;то новые явления, кото;
рые могут быть использованы для практических
нужд. Другой важный вывод состоит в том, что
при физическом и математическом моделирова;
нии следует пытаться по возможности отходить
от феноменологических (эмпирических) моде;
лей и использовать более надежные групповые,
статистические и другие теоретические подходы.
При этом численное моделирование можно осу;
ществлять на основе новейших концепций и
схем, приведенных выше. В этом огромную по;
мощь оказывают бурно развивающиеся компью;
терные технологии (суперкомпьютеры) и пакеты
прикладных программ. Таким образом, компью;
теризация представляет собой путь к универса;
лизации расчетных методов. При этом отпадает
необходимость в программной реализации част;
ных задач. Еще одним важным следствием ком;
пьютеризации стала возможность сокращения
дорогостоящих экспериментов. Возможности
современных компьютеров и численных техно;
логий позволяют моделировать физические про;
цессы в полной постановке с учетом всевозмож;
ных факторов (что ранее было невозможно) и тем
самым сократить количество эксперименталь;
ных исследований, а проводить эксперимент для
проверки моделей лишь в каких;то отдельных
точках фазового пространства эксперимента.
Процессы ДИВЭ носят многоярусный (много;
масштабный) характер. Многомасштабность оз;
начает, что эти процессы протекают в широком
диапазоне временных и линейных масштабов,
начиная с наномасштабов и заканчивая макро;
масштабами. Следовательно, существует некая
иерархия процессов ДИВЭ, когда каждый про;
цесс занимает определенный ярус, отвечающий
конкретному поддиапазону масштабов. Все раз;
номасштабные процессы связаны между собой и
воздействуют на характер протекания друг друга.
В результате образуется цепочка процессов, ко;
торую, согласно принципу ДИВЭ, необходимо
организовать таким образом, чтобы самым эко;
номичным способом равномерно распределить
энергию по пространству. Многомасштабность и
многофакторность (которая отмечалась в обзоре)
процессов ДИВЭ требует разнообразия теорети;
ческих подходов, применение которых и позво;
ляет выявить упомянутую цепочку, связываю;
щую процессы различных ярусов. Причем
различные подходы обладают теми или иными
преимуществами при исследовании процессов
конкретных масштабов. Так, например, при изу;
чении наномасштабных процессов, которые ха;
рактерны для процессов деструкции мельчайших
структур, в том числе на уровне слоя поверхност;
но активных веществ паровых образований и
субклеточном уровне биологических объектов,
очевидно, очень часто наиболее удобен гамиль;
тонов подход с привлечением групповых и воз;
мущающих методов. В настоящее время разрабо;
тан математический аппарат групповых методов
как для обычных, так и для эволюционных га;
мильтоновых систем. При этом данный подход
можно применять к непосредственному анализу
систем и к построению законов сохранения, что
дает качественные оценки характера протекания
процесса.
Если процессы ДИВЭ сопровождаются фазо;
выми переходами без поглощения и выделения
теплоты, то в этом случае наиболее привлекате;
лен ренормгрупповой анализ, наряду с методами
теории перколяции. Этот подход позволяет без
привлечения эмпирической информации анали;
зировать как сами фазовые переходы, так и нано;
процессы, которые могут их сопровождать. При
этом весьма полезными могут оказаться методы
линейных и нелинейных возмущений.
Следующий ярус ДИВЭ занимают процессы
микромасштабного уровня, которые характерны
для турбулентного переноса и тепло;гидродина;
мической неустойчивости. Такие процессы явля;
ются неотъемлемой чертой явлений, происходя;
щих в роторно;пульсационных аппаратах,
пневмо;пульсационных аппаратах и аппаратах
адиабатного вскипания. Для разработки моделей
указанных процессов в настоящее время, очевид;
но, наиболее плодотворными являются методы
ренормализационно;группового подхода и тео;
рии линейной и нелинейной неустойчивости.
ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4 13
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
Использование этих методов позволяет избежать
или уменьшить до минимума применение эмпири;
ческих подходов. Кроме того, численное модели;
рование сложных многофакторных турбулентных
и переходных потоков, широко распространенных
в технологиях ДИВЭ, на современном этапе про;
водится с использованием LES, DNS и PDF мо;
делей, POD процедуры. При теоретическом ана;
лизе используются теория вэйвлетов и
фракталов. То же касается и моделирования про;
цессов биоконвекции и ферментации.
Наконец, динамика развития и деструкции
паровых и капельных образований, которые так;
же характерны для РПА, ППА и ААВ, составляют
макромасштабный уровень процессов ДИВЭ.
Хотя в данном случае не удается избежать фено;
менологических подходов, но применение мето;
дов линейной и нелинейной неустойчивости
позволяет выявить многие интересные законо;
мерности, которые остаются незамеченными при
использовании традиционных методов исследо;
вания автономных систем.
Таким образом, существует определенная ие;
рархия процессов ДИВЭ, каждому уровню (мас;
штабу) которой соответствуют те или иные тео;
ретические подходы. В упрощенном виде такая
иерархическая система показана на рис. 2
Для дальнейших исследований многофактор;
ных систем следует по возможности как можно
шире использовать спектр всех отмеченных мо;
делей, подходов, методов и процедур. Несомнен;
но, это будет одним из условий успешного реше;
ния многих фундаментальных и прикладных
проблем, которые стоят перед наукой на сего;
дняшний день.
ЛИТЕРАТУРА
1. Рейнольдс А. Дж. Турбулентные течения в
инженерных приложениях. – М.: Энергия, 1979.
– 408 с.
2. Авраменко А.А., Басок Б.И., Кузнецов А.В.
Теоретическая однопараметрическая модель тур;
булентных вязкости и температуропроводности //
Пром. теплотехника. – 2004. – 26, № 5. – C. 10;13.
3. Авраменко А.А. Модель турбулентности
первого порядка на основе RNG k;ε модели //
Доповіді НАН України. – 2005. – 4. – С. 77;80.
4. Kraichnan R. H. Decay of isotropic turbulence
in the direct;interaction approximation // Phys.
Fluids. – 1964. – 7. – P. 1030;1048.
5. Yoshizawa A. A statistical theory of thermal –
driven turbulence shear flows with the derivation of
subgrid model // J. Phys. Soc. Jpn. – 1983. – 52. – P.
1194;1205.
6. Yoshizawa A. Statistical analysis of the deriva;
tion of Reynolds stress from its eddy viscosity repre;
sentation // Phys. Fluids. – 1984. – 27. – P. 1377;
1387.
7. Smagorinsky J. General circulation experi;
ments with the primitive equations // Mon. Weather
Rev. – 1963. – 91. – P. 99;108.
8. Шуманн У., Гретцах Г., Кляйзер Л. Прямые
методы численного моделирования турбулент;
ных течений // Методы расчета турбулентных те;
чений. – М.: Мир, 1984. – 103. – 226 с.
9. Lundgren T. S. Distribution function in the
statistical theory of turbulence // Phys. Fluids. –
1967. – 10, N 5. – P. 969;975.
10. Lundgren T. S. Model equation for nonhomo;
geneous turbulence // Phys. Fluids. – 1969. – 12. –
N 3. – P. 485;497.
11. Lumley J. L. The structure of ingomogeneous
turbulent flows // Atmospheric Turbulence and Radio
Wave Propagation, Nauka: Moskow, 1967. – P. 166. –
171.
12. Чуи Ч. Введение в вэйвлеты. – М.: Мир,
2001. – 412 с.
13. Oborne A. R., Caponio R. Fractal trajectories
and anomalous diffusion for chaotic particle motions
in 2D turbulence // Phys. Rev. Lett. – 1990. – 64. –
N 15. – P. 1733;1736.
14. Sreenivasan K. R. Fractals & multifractals in
fluid turbulence //. Annu. Rev. Fluid Mech. – l99l. –
3. – P. 539;600.
15. Prasad R. R., Sreenivasan K. R. The measure;
ment & interpretation of fractal dimensions of the
scalar interface in turbulent flow // Phys. Fluids A 2.
– 1990. – P. 792;807.
16. Pedley T. J., Kessler J. O. A new continuum
model for suspensions of gyrotactic micro;organisms
// J. Fluid Mech. – 1990. – 212. – P. 155;182.
17. Долинский А. А., Авраменко А. А., Басок Б. И.,
Кузнецов А. В. Биоконвективные эффекты в про;
цессах ферментации // Пром. теплотехника. –
2005. – 27, № 5. – C. 5;10.
14 ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4 15
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
Р
ис
.
2.
И
ер
ар
хи
че
ск
ая
с
ис
т
ем
а
пр
оц
ес
со
в
Д
И
В
Э
и
м
ет
од
ы
и
х
ис
сл
ед
ов
ан
ия
.
18. Kuznetsov A. V., Avramenko A. A. A 2D analy;
sis of stability of bioconvection in a fluid saturated
porous medium – estimation of the critical perme;
ability value // Int. Comm. Heat Mass Transfer. –
2002. – 29, № 2. – P. 175;184.
19. Nield D. A., Kuznetsov A .V., Avramenko A. A.
The onset of bioconvection in a horizontal porous;
medium layer // Transport in Porous Media. – 2004. –
54. – Р. 335;344.
20. Kuznetsov A.V., Avramenko A. A., Geng P.
Analytical investigation of a falling plume caused by
bioconvection of oxytactic bacteria in a fluid saturat;
ed porous medium // International Journal of
Engineering Science. – 2004. – 42. – P. 557;569.
21. Авраменко А. А., Кузнецов А. В., Басок Б. И.
Неустойчивость биоконвективных процессов в
пористых средах // Пром. теплотехника. – 2003. –
25, № 1. – C. 17;23.
22. Kuznetsov A.V., Avramenko A.A, Geng P. A
Similarity Solution for a Falling Plume in
Bioconvection of Oxytactic Bacteria in a Porous
Medium // International Communications in Heat
and Mass Transfer. – 2003. – 30, N 1. – P. 37;46.
23. Kuznetsov A.V., Avramenko A.A. Stability
analysis of bioconvection of gyrotactic motile
microorganisms in a fluid saturated porous medium //
Transport in Porous Media. – 2003. – 53. – Р. 95 –
104.
24. Kuznetsov A.V., Avramenko A.A. Analysis of
stability of bioconvection of motile oxytactic bacteria
in a horizontal fluid saturated porous layer //
International Communications in Heat and Mass
Transfer. – 2003. – 30, N 5. – P. 593 – 602.
25. Kuznetsov A.V., Avramenko A.A. The effect of
deposition and declogging on the critical permeabili;
ty in bioconvection in a porous medium // Acta
Mechanica. – 2003. – 160, N 1;2. – P. 113 – 125.
26. Kuznetsov A.V., Avramenko A.A. Effect of small
particles on the stability of bioconvection in a suspen;
sion of gyrotactic microorganisms in a layer of finite
depth // International Communications in Heat and
Mass Transfer. – 2004. – 31, N 1. – P. 1 – 10.
27. Becker S.M., Kuznetsova A.V, Avramenko A.A.
Numerical modeling of a falling bioconvection plume
in a porous medium // Fluid Dynamics Research. –
2004. – 33. – P. 323 – 339.
28. Avramenko A.A., Kuznetsov A.V. Stability of a
suspension of gyrotactic microorganisms in superim;
posed fluid and porous layers // Int. Comm. Heat
Mass Transfer. – 2004. – 31, N 8. – P. 1057;1066.
29. Kuznetsov A.V., Avramenko A.A. Effect of
Fouling on Stability of Bioconvection of Gyrotactic
Microorganisms in a Porous Medium // Journal of
Porous Media. – 2005. – 8. – P. 45 – 53.
30. Avramenko A.A., Kuznetsov A.V. Linear
Instability Analysis of a Suspension of Oxytactic
Bacteria in Superimposed Fluid and Porous Layers //
Transport in Porous Media. – 2005. – 61. – P. 157;175.
Получено 22.02.2006 г.
16 ISSN 0204�3602. Пром. теплотехника, 2006, т. 28, № 4
ТЕПЛО� И МАССООБМЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-61422 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0204-3602 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:10:54Z |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Інститут технічної теплофізики НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Долинский, А.А. Авраменко, А.А. Басок, Б.И. 2014-05-05T10:17:50Z 2014-05-05T10:17:50Z 2006 Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ / А.А. Долинский, А.А. Авраменко, Б.И. Басок // Промышленная теплотехника. — 2006. — Т. 28, № 4. — С. 7-16. — Бібліогр.: 30 назв. — рос. 0204-3602 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/61422 532.517.4 В обзоре рассмотрены основы методов расчета сложных турбулентных многофакторных потоков. Представлены биотехнологические приложения принципа ДИВЭ к проблемам ферментации, основанные на теории биоконвекции – нового раздела современной науки, изучающей гидродинамические и тепломассообменные процессы, вызванные движением микроорганизмов. В огляді розглянуто основи методів розрахунку складних багатофакторних турбулентних потоків. Представлено біотехнологічні застосування принципу ДІВЕ до проблем ферментації, засновані на теорії біоконвекції – нового розділу сучасної науки, що вивчає гідродинамічні та тепломасообмінні процеси, викликані рухом мікроорганізмів. In this rewiew, we consider the fundamentals of computational methods of complex turbulent multifactor streams. The biotechnological applications of the DPEI principle to the problems of fermentation, based on the theory of bioconvection – a new branch of the modern science studying the hydrodynamical and heat and mass transfer processes induced by the motion of microorganisms, are presented. ru Інститут технічної теплофізики НАН України Промышленная теплотехника Тепло- и массообменные процессы Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ Discrete-pulse input and transformation of energy as a new approach to the action on multifactor systems. Part III. Biotechnological applications of the DPEI principle Article published earlier |
| spellingShingle | Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ Долинский, А.А. Авраменко, А.А. Басок, Б.И. Тепло- и массообменные процессы |
| title | Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ |
| title_alt | Discrete-pulse input and transformation of energy as a new approach to the action on multifactor systems. Part III. Biotechnological applications of the DPEI principle |
| title_full | Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ |
| title_fullStr | Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ |
| title_full_unstemmed | Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ |
| title_short | Дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. Часть III. Биотехнологические приложения ДИВЭ |
| title_sort | дискретно-импульсный ввод и трансформация энергии – новый подход к воздействию на многофакторные системы. часть iii. биотехнологические приложения дивэ |
| topic | Тепло- и массообменные процессы |
| topic_facet | Тепло- и массообменные процессы |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/61422 |
| work_keys_str_mv | AT dolinskiiaa diskretnoimpulʹsnyivvoditransformaciâénergiinovyipodhodkvozdeistviûnamnogofaktornyesistemyčastʹiiibiotehnologičeskiepriloženiâdivé AT avramenkoaa diskretnoimpulʹsnyivvoditransformaciâénergiinovyipodhodkvozdeistviûnamnogofaktornyesistemyčastʹiiibiotehnologičeskiepriloženiâdivé AT basokbi diskretnoimpulʹsnyivvoditransformaciâénergiinovyipodhodkvozdeistviûnamnogofaktornyesistemyčastʹiiibiotehnologičeskiepriloženiâdivé AT dolinskiiaa discretepulseinputandtransformationofenergyasanewapproachtotheactiononmultifactorsystemspartiiibiotechnologicalapplicationsofthedpeiprinciple AT avramenkoaa discretepulseinputandtransformationofenergyasanewapproachtotheactiononmultifactorsystemspartiiibiotechnologicalapplicationsofthedpeiprinciple AT basokbi discretepulseinputandtransformationofenergyasanewapproachtotheactiononmultifactorsystemspartiiibiotechnologicalapplicationsofthedpeiprinciple |