Двухмерное течение в эмульсии, содержащей активные броуновские частицы

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

In this work, a two-phase hydrodynamic model is proposed to describe flows occurring in a thin layer of emulsion containing active Brownian particles (drops). The peculiarities of the two-dimensional flows formed in the emulsion are demonstrated. It is shown that during the collective motion of active droplets, the kinetic energy is distributed over spatial scales according to patterns typical of developed turbulent flows, including the transfer of energy to large scales and the formation of large-scale vortex structures. The kinetic energy transferred from droplets to the liquid phase is concentrated in short-wavelength disturbances that determine the mechanism of changing the direction of droplet motion in addition to their diffusive rotation and turning due to repulsion when colliding with other droplets.

作者简介

A. Kiverin

United Institute of High Temperatures of the Russian Academy of Sciences

Email: alexeykiverin@ihed.ras.ru
Moscow, Russia

I. Yakovenko

United Institute of High Temperatures of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: alexeykiverin@ihed.ras.ru
Moscow, Russia

参考

  1. Арансон И.С. Активные коллоиды // УФН. 2013. Т. 183. № 1. С. 87.
  2. Kichatov B., Korshunov A., Sudakov V. et al. Pattern Formation and Collective Effects During the Process of the Motion of Magnetic Nanomotors in Narrow Channels // Phys. Chem. Chem. Phys. 2023. V. 25. № 16. P. 11780.
  3. Lin R., Yu W., Chen X., Gao H. Self-Propelled Micro/Nanomotors for Tumor Targeting Delivery and Therapy // Adv. Healthcare Mater. 2021. V. 10. № 1. P. 2001212.
  4. Yang Z., Snyder D., Sathyan A. et al. Smart Droplets Stabilized by Designer Surfactants: From Biomimicry to Active Motion to Materials Healing // Adv. Functional Mater. 2023. V. 33. № 52. P. 2306819.
  5. Васильев М.М., Алексеевская А.А., Косс К.Г. и др. Самоорганизация кластеров активных броуновских частиц в коллоидной плазме при воздействии лазерного излучения // ТВТ. 2023. Т. 61. № 6. С. 825.
  6. Dunkel J., Heidenreich S., Drescher K. et al. Fluid Dynamics of Bacterial Turbulence // Phys. Rev. Lett. 2013. V. 110. № 22. P. 228102.
  7. Kichatov B., Korshunov A., Sudakov V. et al. Superfast Active Droplets as Micromotors for Locomotion of Passive Droplets and Intensification of Mixing // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2021. V. 13. № 32. P. 38877.
  8. Petrov O.F., Statsenko K.B., Vasiliev M.M. Active Brownian Motion of Strongly Coupled Charged Grains Driven by Laser Radiation in Plasma // Sci. Rep. 2022. V. 12. № 1. P. 8618.
  9. Bárdfalvy D., Nordanger H., Nardini C. et al. Particle-resolved Lattice Boltzmann Simulations of 3-dimensional Active Turbulence // Soft Matter. 2019. V. 15. P. 7747.
  10. Slomka J., Dunkel J. Generalized Navier–Stokes Equations for Active Suspensions // Eur. Phys. J.: Spec. Top. 2015. V. 224. № 7. P. 1349.
  11. Вараксин А.Ю. Двухфазные потоки с твердыми частицами, каплями и пузырями: проблемы и результаты исследований // ТВТ. 2020. Т. 58. № 4. С. 646.
  12. Lisin E., Vaulina O., Lisina I., Petrov O. Active Brow-nian Particle in Homogeneous Media of Different Viscosities: Numerical Simulations // Phys. Chem. Chem. Phys. 2021. V. 23. № 30. P. 16248.
  13. McGrattan K., McDermott R., Hostikka S. et al. Fire Dynamics Simulator Technical Reference Guide Volume 1: Mathematical Model: Tech. Rep. NIST Special Publication 1018-1 / Gaithersburg, MD: U.S. Department of Commerce, National Institute of Standards and Technology, 2019. P. 173.
  14. Kiverin A., Melnikova K., Yakovenko I. Dynamic Loads Induced by Near-limit Turbulent Hydrogen-air Combustion Inside a Confinement // Process Saf. Environ. Prot. 2024. V. 189. P. 728.
  15. Яковенко И.С., Киверин А.Д. Развитие нестационарных процессов горения во вспененных эмульсиях // ТВТ. 2022. Т. 60. № 6. С. 928.
  16. Kraichnan R.H. Inertial Ranges in Two-dimensional Turbulence // Phys. Fluids. 1967. V. 10. № 7. P. 1417.
  17. Verma M.K., Donzis D. Energy Transfer and Bottleneck Effect in Turbulence // J. Phys. A: Math. Theor. 2007. V. 40. № 16. P. 4401.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».