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Jun 13, 2023

微粒子の乱流ダイナミクスを調査する

Rapporti scientifici Volume 12,

Scientific Reports volume 12、記事番号: 10503 (2022) この記事を引用

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1 引用

4 オルトメトリック

メトリクスの詳細

この研究では、周囲風の穏やかな条件下で手で広げた松葉の点火による延焼を調査する野外実験中に記録された高周波（30 Hz）二次元粒子画像流速データを分析しました。 初期段階では、好ましい風による強制方向が存在しないため、火炎が発火点からほぼ半径方向に広がると、冷たい周囲の空気が暖かい火の中心部に取り込まれ、それによって動圧抵抗が発生します。 内側に傾いた火炎で構成される火面は、下降気流の領域に囲まれています。 一貫した構造は、火災前線の初期形状と局所的な風の変化に対するその反応を説明すると同時に、考えられる延焼メカニズムも明らかにします。 火災の外側から発生する渦管は内側に螺旋を描き、火災前線でより細く引き伸ばされて、そこでの渦度が高まります。 これらのチューブは、燃料床の近くで半径方向外向きの速度を誘発する循環構造を備えており、これにより高温ガスが外側に押し出され、それによって火災が拡大します。 さらに、これらの循環構造は、火災延焼の重要なメカニズムであることが知られている逆回転渦ペアの存在を裏付けています。 渦管の軸は燃料床の表面に近づく方向と離れる方向に交互に向きを変え、渦管がねじれる原因となります。 火災前線の位置で観察された強い上昇気流は、ねじれた渦管を移流して垂直上方に傾け、火災渦の形成につながる可能性があります。 火災が進行するにつれて、流れの不安定性に応じて周囲が崩壊し、より小さな火災「ポケット」が形成されます。 これらのポケットは、流れ場の特定の点に限定されており、しばらくの間は比較的固定されたままであり、アトラクター付近のカオス システムの動作に似ています。 火災前線に沿った特定の固定点で計算された水平方向の運動量の乱流の流れの増大は、不規則な火災の爆発の兆候であり、延焼の状況を把握するのに役立ちます。 最も重要なことは、隣接する固定点で計算された乱流の運動エネルギー収支方程式の時変輸送項は、火災前線に沿った局所火災が主に水平乱流輸送項を介して相互作用することを示していることです。

ここ数年、山火事の頻度と深刻度は増加しており、地球規模の気候（変化）の悪化によりリスクが増大しています。 National Interagency Fire Center1 によると、2021 年 8 月 7 日の時点で米国では 2021 年に 39,108 件の火災が発生し、それに対応する総焼失面積は 2020 年の 2,286,517 エーカーから 2021 年の 3,506,321 エーカーまで 53 % 増加しました。山火事の動態をより深く理解することは、封じ込め作業や火災事故の管理と予防を支援するために緊急に必要です。 山火事のモデリングは過去数十年間で大幅に進歩しましたが、観察証拠の点では進歩が遅れています。 火災と大気の相互作用によって乱流環境が形成されますが、この乱流や特徴的な一貫した構造を特徴付けるために利用できる観察は非常に限られています。 乱流の測定には高いサンプリング周波数が必要であり、コヒーレント構造の観察にはかなりの空間範囲が必要です。 文献に掲載されている実験室および野外規模の観察のほとんどは詳細な火炎構造を報告しており、これは火災の挙動そのものを理解するためにも重要です。 一方、乱流の測定は「空間内の点」の観測に限定されてきました。 したがって、空間と時間の高頻度で両方を測定できることは、原野火災のダイナミクスと火災と大気の相互作用についての理解におけるパラダイムシフトを意味します。 この論文では、点点点火から始まる火炎が広がるにつれて、宇宙のかなりの領域と高いサンプリング周波数をカバーする粒子画像流速測定 (PIV) 実験からの観測結果を報告します。 これにより、火炎構造の進化に伴う速度ベクトルや表面温度をその場で追跡できるようになり、山火事の中や周囲の複雑な乱流環境について前例のない洞察が得られます。

この研究を文脈の中で位置づけるために、原野火災実験の歴史について簡単に説明する必要があります。 山火事の研究者は、1940 年代以来、山火事の広がりを特徴付けるモデルの開発を試みてきました。 風速と燃料水分含有量の関数としての火災周囲の増加率に関する最初の経験式は、Curry と Fons によって得られました 2。これは、後に、不均一燃料床の最初の火災延焼モデルの開発につながりました 3。 数年後、火災の拡大に関する非常に単純なモデルが、単位時間あたりの火災面積と火災周囲の増加率の式として得られました4。 Anderson5 は、ホイゲンの波動伝播原理を使用して、草原を通る火災の伝播に関する単純な楕円モデルを取得しました。 次に、Richards6 は、点源点火火災の特定の時刻における火災前線の位置を予測するために、一連の一次の非線形微分方程式を導出しました。 このモデルはその後の研究で改良され 7 、計算量は多かったものの、不均一な燃料条件での火災の成長を対象とした一般的な数学モデルが開発されました 8。 これらの研究は、いくつかのパラメトリック形状に基づいた火災周囲の時間的変化 (形状と位置) に関する貴重な情報を提供しましたが、その点では限定的でした。

Rothermel9 による実験室規模の実験に基づいた新たな経験的および半経験的モデルにより、有用なパラメトリック方程式の包括的なセットが生まれました。 FARSITE10、FlamMap11、および BehavePlus12 は、このモデルを他の 13、14、15、16 とともに組み込んで火災の拡大に関するより広範な結果を生成する 3 つのコンピューター アプリケーションの例です。 このようなモデルは火災管理の決定を容易にしますが、火災とその環境の間の相互作用 (火災によって引き起こされる大気の乱流) は考慮されていません。 そのため、数人の研究者は数値流体力学 (CFD) モデルを利用して、山火事の挙動の根底にある詳細な流れ力学を調査しました。

WFDS17、18 は、流れ、熱伝達、化学プロセスの支配方程式を解くためにラージ エディ シミュレーション (LES) 法を採用しており、実験的に観察されたいくつかの火災延焼の特徴を裏付けています。 FIRESTAR システム 19 は、松林のシミュレーションから、地表火災と周囲のガス流との相互作用を捕捉しました。 いくつかの研究 20、21、22、23 では、支配方程式系に有限体積ソルバーを使用する FIRETEC が利用されています。 ヘッドファイアの風上で、上向きと下向きの動きの交互の領域24が発見されました。 流線は火災前線の風上で側面方向に逸れていることが判明した22。 シミュレーションには利点があるにもかかわらず、計算オーバーヘッドと仮定を単純化する必要性によって制限があります。 乱流の特徴である高いレイノルズ数には、安定性と精度のためにより高いグリッド解像度が必要です。 さらに、火災の延焼はいくつかの同時プロセスの結果です。 ナビエ ストークス方程式は燃焼方程式と密接に関係しています。 研究 25 では、200 秒のシミュレーションには最大 6.7 時間かかることが示されていますが、3D モデル 26 では \(1.2\,\text {m}\times 1.2\, \text {m}\times 1.2\) m ドメイン。 米国ワイオミング州の山火事の拡大を予測するために最近開発された、WyoFire27と呼ばれるモンテカルロベースの山火事シミュレーションモジュールは、草原火災における山火事の境界を過大評価または過小評価していました。 QUIC-Fire (FIRETEC から学んだ火災挙動の現象学的特徴を利用した高速実行ツール)28 などの他のツールは、開発の比較的初期段階にあります。

1940 年代の実験研究では、主にさまざまな条件下での拡散率の定量化に焦点が当てられていましたが、Fons3 は、結果をより現実的な状況に推定するには、関与する物理プロセスの理解も必要であることを認識しました。 その後、浅い燃料床での風による火災実験では、可燃性ガスが燃料表面に沿って頭部火災前線の前方を一掃することが示され、放射だけでなく対流が延焼に大きな役割を果たしていることが示されました29。 広大な土地で行われた試験火災では、火災の渦の形成には反対の気流の存在が必要であり、火災の周囲の流れが固体の周囲の流れに似ていることが示されました30。 Beer31 は、実験と物理的推論を通じて、大気の安定性に対する拡散率の依存性についてコメントし、風の強制がない場合でも火災によって引き起こされる風の存在を説明しました。 傾斜のあるアカマツの燃料床で行われたいくつかの火災実験から 32、頭火の延焼速度の増加と、上向きに進む火災の旋回の強さは、火災の背後で火災によって引き起こされる風の強さの増加によって引き起こされると推測されました。 延焼火災における炎は断続的に前方に爆発して燃料粒子に点火することが知られている 33,34。 これらは断続的バーストまたはファイアバーストと呼ばれます。 最近の実験 34 では、前方火炎爆発の背後にあるメカニズム、つまり、ヘッドファイアの伝播方向に高温ガスを移流させる逆回転渦のペアを説明することができました。

規定の火傷は管理規模の測定値を提供することができますが、高価な機器と森林職員の生命に潜在的なリスクをもたらします（特に風の変動による）35。 このため、火災乱流研究には小規模な野外実験や実験室実験が不可欠になります。 この点において、粒子画像流速測定法 (PIV) は、この用語が 1980 年代に初めて文献で使用されて以来、非常に信頼できる技術へと発展してきました 36,37,38。 二次元 (2D) 流れ場における速度ベクトルのより正確で高解像度 (時間的および空間的) 測定により、壁で囲まれた乱流に関する多くの推測が減少し、より詳細な構造図が提供されています 38。 この技術は、予混合層流炎 39 における流れの特徴の研究、プール火災における噴霧の影響 40 、プール火災における空気連行率の取得 41 などに使用されてきましたが、植物火災における延焼の研究に利用され始めたのはつい最近のことです。燃料42． 外部条件の変動やフローシーディングによる課題にもかかわらず、10 m \(\time ~5\) m のエクセルシオ床での PIV 測定 42 により、風の条件に対する火炎力学の応答について有用な洞察が得られました。 「プルームが支配的な」領域とそれに続く「風が支配的な」領域の存在が観察されました43。 噴煙が多く見られる地域では、炎が風に対する障壁のように機能し、炎の風下側から新鮮な空気が流入します。 風が支配的な領域では、火炎領域の近くで風が加速します。 流れは火災前線を横切り、高温のガス状生成物を未燃燃料上に押し出します。 続く研究44では、上り斜面に伝播する火災を研究するために、0.71 m \(\times ~0.71\) m の領域で 10 Hz のサンプリング周波数で PIV データが収集されました。 彼らは、より高い収集レート (より高いサンプリング周波数) により、火災が時間とともに進行するにつれて速度変動と流体力学構造をより適切に視覚化することが容易になると結論付けました。

現在の原稿は、水平面 (上面図) で 30 Hz の高周波数でサンプリングされた PIV データを使用して、草原火災中の乱流の特徴のいくつかを強調しようとしています。 この実験では点火源が使用されており、野外で自然に投げられる針を模倣するために松葉が手で広げられました。 この研究では、まず、周囲環境が点火から広がる炎の存在にどのように反応するかに関する観察を報告します。 次に、周囲に優先的な風が吹く方向がない場合の延焼メカニズムに関する洞察を得るために、流れを特徴付ける一貫した構造のいくつかを調査します。 私たちが取り組むもう 1 つの重要な問題は、火災前線に沿ったさまざまな場所の火災の炎がどのように相互作用するかということです。 論文は以下のように構成されている。 まず、局所的な風速、流線、表面温度のスナップショットを利用して火災の拡大に関する予備観察を行います。 解析はさらに拡張され、相互相関等高線、渦度ベクトル、乱流運動量フラックスなどの速度データから得られる量が計算され、火災によって引き起こされた乱流を特徴付けるコヒーレント構造を洞察することができます。 次に、プレー中の時間、長さ、速度のスケールと拡散率 (RoS) の推定値が取得されます。 次に、火災の進展における乱流運動エネルギー (TKE) 収支方程式の個々の項の役割を調査します。 最後に、この研究の貢献を今後の研究の方向性とともに要約します。

図 1 は、火災の存在下での局所的な流れの水平速度 (\(u_H = \sqrt{u^2 + v^2}\)) の大きさを、さまざまな経過時間 (t) の時点でカラー等高線で示しています。点火以来。 \(u_H\) だけの輪郭からは火災前線を明確に描写することはできないことに注意する必要があります。 それにもかかわらず、火災は周囲の領域から冷たい空気を引き込む低圧の暖かい核を生成するため、火災前線は大きな \(u_H\) (黄色) の領域の内側にあると主張することができます。 \(t=110\) s までは、火災前線は比較的安定しており、閉じた楕円形または円形の形状で定義されていることがわかります (図 1a)。 \(t=110\) 秒付近で、局所的な不安定性が始まり、火災が閉曲線でなくなり始め、火災の小さな「ポケット」を形成することがわかります (図 1b)。 これらの「ポケット」は、比較的固定された点、つまり局所的な水平風速が非常に低い点を中心にしています。 これらの固定点に数秒留まった後、火の「ポケット」は近くの場所に移動し、周囲の未燃燃料領域から空気を吸い込みます。 火が大きくなるにつれて、隣接する「ポケット」が合体してより大きなポケットを形成します（図1e-f）。 これらのスナップショットは、以前の研究 5、6、8 で火災拡大のモデルとして引用されたホイゲンの波伝播原理の明確な検証を提供します。 ホイゲンの原理によれば、いつでも火災の周囲のすべての点が局所火災の発火点として機能します。 時刻 \(t+\text {d}t\) における局地的な火災のエンベロープによって、その時点の新しい火災前線が決まります。 このような隣接する 2 つの局地火災の間に何らかの形のエネルギー交換があるかどうかに関して興味深い疑問が生じますが、これについては後で検討します。 時間 \(t=247.5\) s (図 1d) に形成され、その後数秒間は相対的に固定されたままとなる 2 つの不動点が、白い円 (\(x = 1.05\) m, \(y= 0.67) を使用して描かれています。 \) m) と図 1c–f の黒丸 (\(x=1.59\) m, \(y=0.54\) m)。 以降、これら 2 つの固定点は、簡潔にするために、それぞれ FP1 および FP2 と呼ばれます。 これらの点での時変信号は、乱流運動量フラックスと TKE バジェットの分析に使用されます。

時間 \(t=\) における領域内の水平速度の大きさ (a) 100 秒、(b) 110 秒、(c) 175 秒、(d) 247.5 秒、(e) 300 秒、および (f) 350秒赤いアスタリスクは発火点 (IP) を示します。 (c–f) の白丸と黒丸は、(d) の \(t=247.5\) s の周囲に形成された固定点の座標を示します。 [MATLAB R2021a を使用して生成]。

簡潔にするために、特定の瞬間に火災によって燃えた燃料フィールドの部分を火災の「内側」と呼び、燃えていない領域を火災の「外側」と呼びます。 \(u_H\) の等高線は、水平速度のベクトル (\(\mathbf {u}_H=u\hat{\mathbf{i }} + v\hat{\mathbf{j }}\) で重ねられています。 \(\mathbf {u}_H\) ベクトル (図 2a、c) は、比較的静止していて潜在的により冷たい空気 (後で表面温度等高線によって裏付けられる) からの空気が存在することを示しています。火の「外側」は暖かい「内側」に引き込まれます。 空気（したがって酸素）の流入は燃焼プロセスに寄与し、火の持続に役立ちます。 しかし、この火災によって引き起こされた局地的な風は、火災前線に動的な圧力を加え、火災を加速させるのではなく、火災の延焼に対する抵抗力を与えているようにも見えます。 風による火災についても同様の観察が Canfield et al.22 によって行われ、火災前線の風下側に低圧領域が形成されることが判明した。 さらに、図2bは、火災に入る流線が火災の中心から遠ざかる方向に湾曲していることを示しています。 これらの流線は火災前線の内縁近くで合流し、火災の最も内側の核から火災前線を守っているように見えます。 流線の湾曲は、火災前線の内側と外側の端の間の動的な圧力差を示しています22。 さらに、流線の発散は、速度ベクトルのサイズからも明らかなように、流れが火災前線で減速することを示しています。 流線が終了するという事実は、流線が計算される水平面から離れることを示しています。 この場合、図 3 で後述するように、反対側の風のベクトルが結合して上昇気流領域 22 を形成します。特定の方向の風によって動かされた火災の挙動を研究した以前の研究で行われた観察とは異なり 22、流線は現れません。火災前線を前進させて火災の延焼に貢献します。 さらに、時間 \(t=110\) s で火のポケットが形成され始めると（図 2d）、これらのポケットに入る流線がそれらに囲まれた固定点に収束することが観察できます。

\(t=\) (a) 100 秒および (c) 110 秒における \(u_H\) の等高線に重ねられた水平速度 (\(\mathbf {u}_H\)) ベクトルと、水平速度に重ねられた流線(\(\mathbf {u}_H\)) \(t=\) (b) 100 秒および (d) 110 秒のベクトル。 赤いアスタリスクは IP を示します。 矢印は 1.5 倍に拡大縮小されています。 [MATLAB R2021a を使用して生成]。

\(t=\) (a) 100 秒および (b) 247 秒における水平速度のベクトル (\(\mathbf {u}_H\)) を重ね合わせた表面温度 (\(T_s\)) の等高線。より冷たい周囲の空気が取り込まれていることを示しています。 \(t=\) (a) 100 秒および (b) 247.5 秒における垂直速度 (w) の等高線と水平速度のベクトル (\(\mathbf {u}_H\)) は、より冷たい周囲の空気の流入を示しています。下降気流の領域からの空気。 矢印は 1.5 倍に拡大縮小されています。 赤いアスタリスクは IP を示します。 白丸はFP1、黒丸はFP2を表します。 [MATLAB R2021a を使用して生成]。

全速度のアイソパラメトリック ビュー (\(\mathbf {u} = u\hat{\mathbf{i }} + v\hat{\mathbf{j }} + w\hat{\mathbf{k }}\) ) ベクトルは燃料床の表面から 4.18 cm 上にプロットされ、\(t=100\) s でのドメインの活発な燃焼領域にズームインされます。 赤い矢印は上昇気流 (\(w>0\)) を示し、青い矢印は下降気流 (\(w<0\)) を示します。 [MATLAB R2021a を使用して生成]。

表面温度 (\(T_s\)) の等高線を、それぞれ \(t=100\) s と \(t=247\) s で図 3a、b に示し、重ね合わせた水平速度のベクトル ( \(\mathbf {u}_H\))。 最も濃い青色の領域は低温の周囲領域であり、黄色の領域は活発な炎の領域も含まれる高温領域です。 火災前線は、最も暗い青色 (周囲温度) 領域に合流する前に、より明るい色の等高線の端から輪郭を描くことができます。 気温の測定は入手できませんが、より冷たい表面 (最も濃い青色の領域) よりも気温が低いと想定するのが合理的です。 したがって、火災の中心部への（より冷たい）周囲の空気の流入（図3a）は、火災前線が拡大するにつれて火災の中心部を冷却します。 場合によっては（図3b）、最高温度の等高線は火災前線の「外側」にあります。 これは、火災により外部の未燃燃料が放射により加熱されるためです。 発火温度に達すると、この燃料は燃え始め、火が外側に広がります。 さらに、図3c–dに、水平速度のベクトル（\(\mathbf {u}_H\)）を重ね合わせた垂直速度（w）の等高線を示します。 濃い青色の領域は下降気流の領域、黄色の領域は上昇気流の領域です。 私たちは、火の中心が下降気流の環状領域に囲まれた上昇気流の領域として現れると予想しています。 これにより、火災前線の明確な境界が可能になります。 さらに、下降気流領域上の低温の周囲気流は、上昇気流領域を通過するときに減速します。 図3dに示すように、 \(t=247.5\) s の火災前線からは興味深い観察が得られます。 各固定点の火のポケットは上昇気流の領域であり、下降気流の領域によって分離されています。 これらの各ポケットの火災周囲のエンベロープは火災前線を構成し、結果的に上昇流と下降流の交互の領域を構成しており、これは文献で行われた同様の観察を裏付けています24、34。

最後に、正味の流れのアイソパラメトリック ビューから 3 次元の流れ図が構築されます (\(\mathbf {u} = u\hat{\mathbf{i }} + v\hat{\mathbf{j }} + w図 4 に示すように、 \(t=100\) s での \hat{\mathbf{k }}\)) が示されます。火災前線の正味速度ベクトルが内側および上向きであることが観察されます (赤い矢印)。 したがって、風（この場合は火災による風）に逆らって進行する小規模または点源火災の特徴であるように、炎が内側に傾くと予想されます45。 火災前線の「外側」では、正味速度ベクトルは内側および下向き (青い矢印) であり、下降気流領域の存在を示しています。

Jiménez46 によれば、壁で囲まれた乱流のコヒーレントな構造は、「流れの残りのインコヒーレントな部分から比較的自律的に動作するのに十分な内部力学を備えた」構造として定義できます。 実際、一貫した構造は、一見ランダムに見える流れの性質に方向性を与える役割を果たしており、その研究は火災時の乱流の謎を薄める解析の不可欠な部分を構成します。 このセクションでは、火災の構造と展開をより明確に把握するために、相関等高線と渦度ベクトル/ローラーを調査します。 選択した固定点 (FP1 および FP2) での運動量の渦流も、爆発火災の兆候 (序文で定義) について調査されました。

時間 t における 2 点の空間相関は次のように定義されます 47:

式では、 (1)、(\(x_0,~y_0\)) は IP (\(x_0 = 1.34\,\text {m},~ y_0=1.17\,\text {m}\)) を表します。 IP との相互相関係数はドメイン全体にわたって評価されます。 図 5 は \(r_{11},~ r_{22},~\text {and}~r_{33}\) の等高線を示しており、IP は赤いアスタリスクを使用してプロットされています。

(a) u 速度 (\(r_{11}\))、(b) v 速度 (\(r_{22}\))、(c) 垂直速度 (\(r_{33}) の相互相関等高線\)) は IP (赤いアスタリスク) の近くにプロットされます。 [MATLAB R2021a を使用して生成]。

\(r_{11}\) 等高線の y 方向（南北）に細長い構造（図 5a）は、u（東西）速度の y 方向の均一性を示しています。 点火の最初の 100 秒間、IP における u 速度成分は負 (\(u<0\)) のままです (ここには示されていません)。 したがって、IP の東の正の相関のある等高線は西方向の u 速度 (\(u<0\)) を表し、IP の西の負の相関のある等高線は東方向の速度 (\(u>0\)) を表します。 同様に、\(r_{22}\) 等高線の x 方向に伸びた構造 (図 5b) は、v 速度の x 方向の均一性を示しています。 繰り返しますが、点火の最初の 100 秒間は、IP における v 速度は正 (\(v>0\)) のままです (ここには示されていません)。 IP の南側の正の相関のある等高線は北方向の速度 (\(v>0\)) を表し、IP の北側の負の相関のある等高線は南方向の速度 (\(v<0\)) を表します。 相互相関等高線を、空間全体のフロー メモリ (この場合は IP で記録) の保持の尺度として解釈します。 y 方向に細長い \(r_{11}\) の等高線は、火災の存在を示す最も初期の兆候である点火に対する比較的迅速かつ大量の反応として、領域の東側と西側から周囲の空気が取り込まれていることを示しています。 x 方向に細長い \(r_{22}\) 等高線も、同様の (迅速かつ大量の) 応答として、領域の北側と南側からの周囲空気の巻き込みを示しています。

図5cでは、IPからの距離が増加するにつれて、 \(r_{33}\) の値が減少する楕円構造（\(r_{33}>0\））が観察できます。 これらは次のように解釈されます。 IP は最初は上昇気流の領域であるため、IP と正の相関がある等高線は上昇気流の領域であると推測されます。 これらの構造を超えて、IP と負の相関があり、IP を包含しない等高線が観察されます。 これらは、火災の境界を越えた下降気流の領域として解釈できます。 火災の伝播方向が北西にシフトしていることも等高線から観察できます。 これは、局所的な風の方向の変化、または IP 付近の燃料床の不均一性に起因すると考えられます。 したがって、 \(r_{33}\) の等高線は、最初の 1 分間ほどの火災前線の展開を明確に示します。

\(t=\) での水平渦度ベクトル (a) 100 秒 (破線の曲線矢印は渦を表す) および (e) 247.5 秒 (点線の長方形は FP1 および FP2 の周囲の領域を強調表示)、および \(t=\) の渦線(b) 100 秒 (黒い破線は \(y=1.1\) m を表します) および (d) 247.5 秒 (FP1 および FP2 付近にズームイン)。 (c) \(y=1.1\) m における \(\varvec{\omega }_H\) の大きさ。(b) の渦管で示される垂直面内の循環の模式図とともにプロットされています。 (f) 固定点の周囲の渦度場を分離する渦線 (太い黒い実線)。 \(t=\) における \(\varvec{\omega }_H\) の大きさの等高線と水平速度 (\(\mathbf {u}_H\)) ベクトル (黒い矢印、1.5 倍のスケール) を重ね合わせたもの ( g) 100 秒および (h) 247.5 秒。 赤いアスタリスクは IP を表します。 [(a) と (c) の矢印の生成には MS PowerPoint 365 が使用されました。 MATLAB R2021a を使用して生成されたすべてのパネル]。

文献では、火災によって引き起こされた逆回転渦が、高温ガスを燃料粒子に向かって移流させて発火を引き起こすことにより火災の延焼に関与することが報告されている。 この実験から、速度場のカール (\(\omega =\nabla \times \mathbf {u}\)) として渦度を計算し、その空間構造を調べることができます。 このセクションでは、まず水平渦度 (\(\varvec{\omega }_H = \omega _x\hat{\mathbf{i }} + \omega _y\hat{\mathbf{j }}\)) ベクトルを見ていきます。ファイアフロントが崩壊する前と後の両方のドメイン内で。 渦度の垂直成分 (\(\varvec{\omega }_z\)) が渦構造に及ぼす影響も分析されます。

図6aは、 \(t=100\) の場合の \(\varvec{\omega }_H\) を示しています。 ここでの渦度は浮力対流とせん断の両方によって引き起こされることに注意してください。 火災によって引き起こされた乱流の変動は、図6a、cに示すように渦の形成を引き起こします。 単純な右手の法則を使用して、渦の循環の方向 (図 6a の平面に出入りする曲線の矢印) を決定できます。 図6a、e)にプロットされたベクトルは速度ベクトルではなく、水平面内の渦度ベクトルであることに注意することが重要です。 手書きの破線の曲線矢印 (図 6a) は、 \(\varvec{\omega }_H = \omega _x\hat{\mathbf{i }} + \omega _y) で与えられるこれらの渦度ベクトルをもたらす実際の循環を示しています。 \hat{\mathbf{j }}\)。 さらに、これらの循環構造は、火災延焼の重要なメカニズムとして他の場所で報告されている、反対側に逆回転する渦ペアの存在を裏付けています34。 Finney et al.34 は実験室の火災の画像からこれらの渦ペアの存在を仮定しましたが、今回の実験によってこれらの渦を初めて定量化することができ、これはこの分野における大きな進歩を意味します。

渦線は、接線が局所渦度ベクトルに平行な線です。 図6bからわかるように、火災の外側から発生した渦線は、渦度が大幅に高まる火災前線に向かって内側に螺旋を描き、その後、渦度が最終的に消散する火災の中心部に達します。 閉曲線の各点を通る渦線が渦管の表面を構成します。 これらの線の空間密度は火災前線で増加し、火災の中心で再び分散する前に、その場所で渦管がより薄く引き伸ばされることを示しています。 循環を維持するには、渦管が引き伸ばされると（それにより管が薄くなり）、渦度の大きさが増加する必要があります。これは図6g–hでも確認されています。 \(y=1.1\) m における渦管の垂直断面図を図 6c に示します。 火災前線が渦度の大きさが最も大きい領域に位置すると想像すると、渦 (赤い曲線の矢印) が燃料層の表面に近い高温ガス (青い水平の矢印) を外側に押す様子がわかります。 ）。 高温ガスが未燃燃料に移流すると発火が起こり、火が「外側」に広がります。 不安定後の渦巻きパターンの例を図6eに示します。 図 6e は、FP1 と FP2 (それぞれ黒十字と黒丸) の周囲の渦度に焦点を当てた \(t=247.5\) の水平渦度ベクトルを示しています。 固定点を中心とする火袋の周りの渦巻きパターンは、\(t=100\) s の IP 周りの不安定前の渦巻きパターンを模倣しています (図 6a)。 さらに、FP1 を取り囲む渦は、FP2 を取り囲む渦と相互作用することも見られます。 これは、このような隣接する 2 つの炎間の相互作用のメカニズムの可能性を示しています。 さらに、図6dは、FP1の周囲の火袋内から発生した渦線が外側に向かって螺旋を描いていることを示しています。 これらの渦線は内側に螺旋を描き、FP2 の周囲の火袋に入ります。 図6fの太い黒い実線は、固定点を渦度場の残りの部分から分離し、2つの固定点間の渦の相互作用を渦度場の残りの部分から隔離する渦線の存在を示しています。

水平渦度の大きさの等高線 (\(\varvec{\omega }_H\)) は、水平速度 (\(\mathbf {u}_H\) を表す上に重ねられた矢印とともに図 6g–h に示されています。 ) ベクトル。 \(t=100\) s (図 6g) と \(t=247.5\) s (図 6h) の両方で、 \(\varvec{\omega }_H\) の大きい領域が領域に対応します。 \(\mathbf {u}_H\) の値が高くなります (長い矢印)。 これは、渦の強さと炎に巻き込まれる空気との間に強い相関関係があることを示しています。 これは、後で説明する火災渦の形成との関連で重要な観察です。

渦の別の特徴は、正味の渦度ベクトル (\(\varvec{\omega }\))、つまり渦度の垂直成分を \(\varvec{\omega }_H\) に加算することで観察できます。 図7cに示す \(t=100\) s における正味渦度のベクトル (\(\varvec{\omega }\)) は、上記の渦管を構成する渦が上向きに歳差運動していることを示しています(赤い矢印)。下方向 (青い矢印) に交互に押します。 これにより、結果として生じる渦管のよじれが引き起こされます (図 7a の概略図)。 この特徴は、ヘリシティの等高線を使用するとよりわかりやすく視覚化できます。 流れ場の任意の点におけるヘリシティ (H) は、 \(H = \mathbf {u}\cdot \nabla \times \mathbf {u} = \mathbf {u}\cdot \varvec{\omega }\ で与えられます。 )、「\(\cdot\)」は内積を取ることを表します。 ヘリシティの符号は \(\mathbf {u}\) と \(\varvec{\omega }\) の間の相対角度を示します。 \(H>0\) は角度が鋭角であることを意味しますが、 \( H<0\) は角度が鈍角であることを示します。 ヘリシティのカラー等高線は図7bに示されており、正のヘリシティ（赤）と負のヘリシティ（青）の交互領域が火面に沿って観察されます。 火災前線は上昇気流で構成されているため (図 4 の赤い矢印)、 \(\mathbf {u}\) との鋭角は \(\varvec{\omega }\) が地表から離れた方向を向いていることを示します (赤い矢印) \(\mathbf {u}\) の鈍角は、\(\varvec{\omega }\) が表面の方向を向いていることを示します (図 7c の青い矢印)。 これは、渦が交互に上向きと下向きに歳差運動し、その結果、火災前線に沿って渦管がねじれることを示唆しています。

(a) ねじれた渦管を示す概略図 (縮尺は一定ではありません)、(b) ヘリシティ (H)、(c) 正味渦度ベクトル (\(\varvec{\omega } = \omega _x\hat{\mathbf) {i }} +\omega _y\hat{\mathbf{j }}+\omega _z\hat{\mathbf{k }}\)) 渦が交互に (赤い矢印) から離れる方向と (青い矢印) に向かう方向に歳差運動することを示しています。 \(t=100\) 秒の表面。 逆回転渦のペアを (a) に示します。 (b) の黒いアスタリスクは IP を表します。 [(a) の作成には MS PowerPoint 365 が使用されました。 (b) と (c) は MATLAB R2021a を使用して生成されました]。

ここでは、火災渦形成の可能性について議論する機会を利用します。 火災渦の形成に必須の条件には、渦度発生機構の存在と、半径方向境界層を介して発生した渦柱への空気の同伴が含まれることが知られている48。 現在の研究では両方の条件が満たされています。 図2bから、火災の中心から離れて火災前線曲線を貫通する流線が、活動的な \(\varvec{\omega }_z\) 成分を証明していることがわかります。 火災前線付近の流速の垂直成分（図4）は、湾曲した流線を方向付け、渦度ローラー（図7aで観察）を地表から上向きに移流（または傾斜）させることができます。火災旋風を引き起こす可能性があります。 将来の研究では、三次元データ収集による火災渦のより完全な調査が期待されています。

乱流の運動量フラックス (流体密度によって正規化されたレイノルズ応力) は、渦を介して流れ内の運動量の再分配を促進します。 このセクションでは、選択した固定点 (FP1 および FP1 およびFP2）（図8）。 まず FP1 (図 1d の白丸) に注目してみましょう。 \(\overline{u'v'}\) の大きさの増加は、この点またはその付近に火災が存在することを示します (図 8a)。 ただし、1 分間の移動平均からは、 \(u'v'\) の個々のピークが何を表すかについての情報は得られません。 \(u'v'\) の \(t=158\) s と \(t=322\) s のピークを考えてみましょう (図8c)。 \(t=158\) s では、平均 x 方向の流れは東向きです (\(\overline{u}>0\)、図 8e)。一方、平均 y 方向の流れは北向きです (\(\overline {v}>0\)、図 8g)。 図 1c–d から、この位置では \(u'<0\) と \(v'<0\) が火災を IP から遠ざけるのに役立つことがわかります (南/西/南西)。区)、\(u'>0\) と \(v'>0\) を組み合わせると逆の効果が生じます。 したがって、 \(t=158\) の \(u'(>0)\) と \(v'(>0)\) (図 8e、g) は相互作用して、火災が周囲に広がるのを妨げます。この場所の IP。 これは図 8c のピークとして見られます。 同様の現象は、平均流量が IP から離れた火災の延焼をサポートする \(t=309\) 秒でも観察されます (\(\overline{u},~\overline{v}<0\))。変動はそれに抵抗します (\(u',~v'>0\))。 \(t=322\) s では、平均 x 方向の流れは西向きです (\(\overline{u}<0\)、図 8e)。一方、平均 y 方向の流れは南向きです (\(\overline {v}<0\)、図 8g)。 \(t=322\) s での変動 \(u'(<0)\) と \(v'(<0)\) (図 8e,g)) が相互作用して平均流量を加速し、火災を引き起こします南西方向に突然力が加わってIPから遠ざかり、火災が発生しました。 この現象は \(t=300\) 秒でも観察され、バースト状のピークは \(t=148\) 秒、 \(t=198\) 秒でも観察されます (図 8c)。

(a) 水平乱流束 (\(\overline{u'v'}\))、(c) \(u'v'\)、(e) u、\(\overline{u}\) (thick FP1 では、(実線)、\(u'\)、(g) v、\(\overline{v}\) (太い実線)、\(v'\) となります。 (b) 水平乱流束 (\(\overline{u'v'}\))、(d) \(u'v'\)、(f) u、\(\overline{u}\) (thick FP2 では、実線)、\(u'\)、(h) v、\(\overline{v}\) (太い実線)、\(v'\) が表示されます。 (e) と (g) の垂直破線は \(t=\) 158 秒、198 秒、309 秒、および 322 秒を表します。 (f) と (h) の垂直破線は \(t=\) 174 秒、184 秒、301 秒、および 353 秒を表します。 [MATLAB R2021a を使用して生成]。

FP2 (図 1d の黒丸) では、 \(150\,\text {s}\le t\le 200\,\text {s} のとき \(\overline{u'v'}\) が増加します。 \) または \(300\,\text {s}\le t\le 350\,\text {s}\) は、この点またはその付近で火災が発生したことを示します (図 8b)。 図 1c ～ d から、この位置では南/東/南東方向に伝播する火災前線が IP から離れて広がっていることがわかります。 \(t=174\) s、178.6 s、184 s では、\(u'(<0)\) と \(v'(>0)\) (図 8f、h) が相互作用して進行を妨げます。 FP2 の火災前線 (図 8d のピーク) の様子。 ただし、 \(t=301\) s と \(t=353\) s では、変動 \(u'(>0)\) と \(v'(<0)\) (図 8f、h) ）相互作用してバーストを介して火災を南東に推進します（図8dのピーク）。 したがって、水平運動量束 (\(\overline{u'v'}\)) と \(u'v'\) の大きさの増加は、不規則な時間間隔で発生する火災の爆発の兆候であるか、または火災の兆候を表しています。乱気流による延焼の妨げの増加。 これらは共に、火災の延焼と延焼速度の決定において相反する役割を果たします。

最も支配的な時間スケールと長さスケールを理解すると、乱流エネルギー輸送を支援または妨げる流体力学メカニズムに関する洞察が得られます。 この研究では速度信号のサンプリング周波数が高いため、高エネルギー渦に関連する時間スケールの信頼できる推定値を周波数スペクトルから得ることができます。 図 9 は、対数対数スケール上の f に対する fS(f) のプロットを示しています。ここで、f は周波数、S(f) は MATLAB の pwelch 関数を使用して計算されたパワー スペクトル密度です。 図 9a ～ 図 9c の各プロットは、流れ場の特定の点、つまり IP (図 9a)、FP1 (図 9b)、および FP2 (図 9b) の u 速度のエネルギー スペクトル (E(f)) を表しています。 .9c）。 u スペクトル (図 9a ～ c​​) と v スペクトル (ここには示されていない) の両方の 3 点すべての慣性部分範囲がコルモゴロフの \(-2/3\) スケーリング則に従っていることが観察されます (これはスペクトル密度に周波数を事前乗算したもの）を青い破線で示します。 エネルギー スペクトルには散逸スケールが反映されていないことに注意してください。

上記の 3 点における u のエネルギー スペクトルのピーク周波数 (\(f_p\)) は、最もエネルギーの高い渦に対応します。 これを利用して、次のように整数時間スケール (\(\tau _u\)) と整数長さスケール (\(L_u\)) を取得できます 49,50:

ここで \(\kappa _p\) は最もエネルギーの高い渦の波数であり、 \(\overline{U}\) は移動平均 \(\overline{u}(t)\) の最大絶対値を表します。与えられたポイント。 表 1 は、検討中の 3 つの点に対する \(f_p\)、\(\tau _u\)、\(\kappa _p\)、および \(L_u\) の値をまとめたものです。 表から、\(L_u\) の最大値は 0.45 m です。 したがって、最もエネルギーの高い渦は、x 方向に沿って測定すると約 0.45 m (\(O(10^{-1})\) m) の波長を持ち、これはドメイン長の約 1/5 であることが明らかです。 。 対応する時間スケールの範囲は 0.3 ～ 0.7 秒 (\(O(10^{-1})\) 秒です。

(a) IP、(b) FP1、および (c) FP2 での時変 u 信号のエネルギー スペクトル (fS(f))、および (d) IP、(e) で計算された \(u_*\) ) FP1、および (f) FP2。 [MATLAB R2021a を使用して生成]。

IPでは、エネルギースペクトルから散逸時間スケール（\(\tau _\eta\)）を取得できないことに注意する必要があります（図9a）。 \(\tau _\eta\) を求めるには、まず \(u'w'\) と \(v'w' の 1 分間の平均から摩擦速度 (\(u_*\)) を計算します。 \） 次のように：

式から計算される摩擦速度は次のようになります。 (3) は、図 9d ～ f に IP、FP1、および FP2 に対してプロットされています。 特定の点について、 \(u_*\) の最大値は、その点での活発な燃焼の時間に対応します。 スケーリングの観点から、図 9d–f から \(u_*\) の最大値を選択します。これは FP1 で達成されます (図 9e では \(u_*= 0.44\) m/s)。 勾配拡散パラメータ化を備えた 1 次閉包モデルを仮定します。垂直乱流せん断応力は乱流拡散率 (\(\nu _t\)) と平均水平風速の勾配 (\({\部分的 ||\overline{\mathbf {u}}||}/{\partial z}\))

ここで \(\nu _t\) は渦粘性で、「|| ||」はベクトルの大きさを計算することを表します。 \(\eta = \nu ^{3/4}\epsilon ^{-1/4}\) および \(v_\eta = (\nu \epsilon )^{1/4}\) であることがわかっています。 \(\eta\) はコルモゴロフの長さスケール、\(v_\eta\) はコルモゴロフの速度スケール、\(\epsilon\) は TKE の粘性散逸率、\(\nu\) は運動学を表します。空気の粘度。 K-\(\epsilon\) 乱流モデル 51 より:

ここで、K は TKE と \(C_\mu = 0.09\) を表します。 式から (4) を実行すると、次のようになります。

ここでは、\(\Delta ||\overline{\mathbf {u}}||=1.3\) m/s と \(\bar{K}\およそ 0.4\) m2/s2 を FP1 で計算したものとして使用しました。 (u_*\) は 0.44 m/s に達します (図 9e)。 記録された最高表面温度は 500℃ 以上です (図 3a、b)。 500 ℃における空気の動粘度 (\(\nu\)) は、およそ \(7.8\times 10^{-5}\) m2/s52 です。 これにより、 \(\eta = 6.7\times 10^{-4}\) m と \(v_\eta = 0.12\) m/s が得られます。 最後に、タイムスケールは \(\tau _\eta = \eta /v_\eta = 5.8\times 10^{-3}\) を使用して取得できます。 \(\tau _\eta\) の値がサンプリング レート (1/30 秒) よりも 1 桁低いことに注目するのは興味深いことです。これが、エネルギー スペクトル (図 9a–c) が一致しない理由です。粘性散逸スケールを捕捉します。 そのためにはサンプリング周波数が 100 Hz を超える必要があります。 さらに、 \(v_\eta \sim 7.2\) m/min であることに注意してください。これは、次のセクションで説明する RoS (0.2 – 0.3 m/min) よりも 1 桁大きい値です。

長さスケールに関する議論を完了するために、次の方程式を使用してテイラー マイクロスケール (\(\lambda\)) を計算します。

ここでは、FP1 で計算された \(\sqrt{\overline{u'^2}}\sim 0.425\) m/s を使用しました。 したがって、コルモゴロフの長さスケールは \(O(10^{-4})\)、テイラー マイクロスケールは \(O(10^{-3})\)、整数の長さスケールは \( O(10^{-1})\)。 さらに、テイラー レイノルズ数は \(Re_\lambda = \frac{u'\lambda }{\nu } = 52\) であり、この研究の乱流レイノルズ数は \(Re_L = \frac{u 'L}{\nu } = 2454\)。

この火災の平均的な経験的延焼率は、裏計算から得ることができます。 図1fから、火災前線はIP（\(x=1.34\) m）から東端（\(x=2.34\) m）まで1 mの距離を350秒で横断することがわかります。 x 方向の平均拡散速度は 0.17 m/min になります。 拡散率の時間変化は次のようにして求められます。 2 つの時点における火災前線の位置の概略図を図 10a に示します。 前述したように、火災前線は上昇気流領域 (黄色) の周縁に位置し、その外側の下降気流領域 (濃い青色) と境界を共有していると言われています。 特定の時刻 (\(t_m\) または \(t_{m+1}\)) において、IP から最も遠い火災前線上の点は、火災前線の先頭端にあると言われます。 この点と IP を結ぶ線は楕円の長軸 (緑色の点線または一点鎖線) を示し、これは火災前線の後端で再び楕円と交差します。 この瞬間における IP からのこれらの点の距離は、火災の進行方向と後端の拡散率 (RoS) を計算するために使用されます。その推定値は図 10b に示されています。 約 \(t=50\) 秒までの初期の過渡 RoS の後、RoS は 0.2 ～ 0.3 m/min の間で比較的安定していることがわかります。 これは、上で計算した平均 RoS とほぼ一致しており、周囲の風の好ましい方向が存在しない場合、火災が非常にゆっくりと広がることも示唆しています。 さらに、火は「外側」に広がるために、粘性散逸の影響と混入空気による抵抗の両方を克服しなければなりません。

(a) IP から火面の進行方向と後端の対応する距離を計算するために、点火後の経過時間の 2 つのインスタンスで追跡された長軸を示す概略図、および (b) 進行方向と後端の変化時間の経過とともに RoS が増加します。 [(a) の作成には MS PowerPoint 365 が使用されました。 (b) MATLAB R2021a を使用して生成]。

(a) TKE (黒色の実線) と MKE (青色の破線)、(c) \(TKE_{sp}\)、(e) \(TKE_{tr}\)、および (g) \(TKE_{tr_V}\ ) (マゼンタの破線) と FP1 の \(TKE_{tr_H}\) (緑色の実線)。 (b) TKE (黒色の実線) と MKE (青色の破線)、(d) \(TKE_{sp}\)、(f) \(TKE_{tr}\)、および (h) \(TKE_{tr_V}\ ) (マゼンタの破線) と FP2 の \(TKE_{tr_H}\) (緑色の実線)。 (e) と (f) の垂直破線は \(t=150\) s、200 s、235 s、および 284 s に対応します。 \(t=\) における \(u_H\) の等高線 (i) 317.7 秒 (白い十字は FP3 を表し、黒い十字は FP4 を表します) および (k) 350 秒 (白い四角は FP5 を表し、黒い四角は FP6 を表します)。 \(TKE_{tr}\) (j) FP3 (青色の実線) と FP4 (赤色の点線)、および (d) FP5 (緑色の実線) と FP6 (マゼンタの点線)。 [すべてのパネルは MATLAB R2021a を使用して生成されました]。

私たちは、乱流の変動が火災前線の個々の点での破裂や乱流誘発の障害 (渦) を介して火災の延焼を加速または減速する役割を果たすことを見てきました。 このセクションでは、乱流運動エネルギー (TKE) と、TKE の変化率に寄与する TKE 予算方程式の項について説明します。 過去には、支配的なメカニズムに基づいてフローを分類する目的で、TKE 予算方程式の個々の項を相互に比較する研究が行われてきました54。 TKE の予算方程式は次のように記述されます55:

ここで、K は TKE、\(\theta _v\) は (空気の) 潜在温度、\(p'\) は圧力摂動です。 右辺の第 1 項、第 2 項、および第 3 項は、浮力生成量 (\(TKE_{bp}\))、せん断生成量 (\(TKE_{sp}\))、乱流輸送項 (\(TKE_{ tr}\))、それぞれ。 この研究では表面温度の測定が利用できますが、\(TKE_{bp}\) を計算するには気温が必要であるため、\(TKE_{bp}\) の項は将来の研究で分析される予定です。 このセクションでは、延焼における \(TKE_{sp}\) と \(TKE_{tr}\) の役割を調べます。 各項の時変信号は、火災の発生に対する各項の寄与をより深く理解するために、選択した 2 つの隣接する固定点 (FP1 と FP2) で比較されます。 このセクションで参照されるすべての偏導関数は、補足情報で説明されている手順を使用して離散化されます。

図 11a は、TKE (\(\overline{K}\)) と平均運動エネルギー (MKE、\((\overline{u}^2 + \overline{v}^2) の 1 分間の移動平均を示しています。 + \overline{w}^2)/2\))はFP1で計算され、\(TKE_{sp}\)と\(TKE_{tr}\)はそれぞれ図11c、eに示されています。 文献55から知られているように、TKEとMKEはせん断生成項を介して相互作用します。 \(TKE_{sp}<0\)はTKEからのエネルギーの取り出しとMKEへのエネルギーの追加を示しますが、\(TKE_{sp}> 0\) はその逆を示します。 \(140\,\text {s}\le t\le 220\,\text {s}\) (図 11c) が損失を引き起こすときの \(TKE_{sp}\) の減少がわかります。 TKE のゲインと MKE の対応するゲイン (図 11a)。 FP1 での平均流量は、この期間内に IP から離れる火災の広がりに抵抗するため、せん断生成項は、この時点での火災の広がりに効果的に抵抗するのに役立ちます。 FP2 では、\(140\,\text {s}\le t\le 220\,\text {s}\) のとき \(TKE_{sp}\ほぼ 0\) (図 11d) は、MKE がTKE を犠牲にしてもあまり増加しません。 したがって、MKE のピーク (図 11b) は FP1 のピーク (図 11a) よりもはるかに低くなります。 相対的に言えば、せん断生成期間は、現時点では延焼の促進にも抵抗にもあまり貢献していません。

ここで、乱流輸送項 (\(TKE_{tr}\)) を調べてみましょう。 さらに詳しく調べるために、それを水平コンポーネントと垂直コンポーネントに分割します。

図 11 からわかるように、FP1 での \(TKE_{tr}\) の大きさの増加 (図 11e) は、主に \(TKE_{tr_H}\) の大きさの増加の結果であり、 \(TKE_ \(TKE_{tr_H}\) からの {tr}\) は、\(TKE_{tr_V}\) の寄与よりもはるかに高くなります (図 11g)。 FP2 についても同様の議論ができます (図 11f、h))。 FP1 での \(TKE_{tr}\) 信号 (図 11e) と FP2 での信号 (図 11f) を比較すると、フローの興味深い特徴が観察されます。 FP1 における \(150\,\text {s}\le t\le 200\,\text {s}\) の \(TKE_{tr}\) の減少傾向 (およびより低い値) は増加傾向と一致しています。 （およびより高い値）はFP2で観察されました。 逆に、\(235\,\text {s}\le t\le 284\,\text {s}\) の場合、FP1 での \(TKE_{tr}\) の増加傾向 (およびより高い値) は次のことと一致します。 FP2 では減少傾向 (および値が低下)。 水平方向の TKE 輸送項が \(TKE_{tr}\) の主な要因であることはすでに見てきました。 これは、乱流輸送項に対応する TKE の水平再分布を介して、隣接する 2 つの固定点間で TKE が交換されることを示唆しています。

\(t=317.7\) s と \(t=350\) s の周りに形成されたことが観察された追加の 2 組の固定点の乱流輸送項がそれぞれ図 11j、l にプロットされています。 \(t=317.7\) s で記録された西側の不動点は FP3 (図 11i の白い十字) で示され、東側の不動点は FP4 (図 11i の黒い十字) で示されます。 同様に、 \(t=350\) s に記録された西の不動点は FP5 (図 11k の白い四角) で示され、東の不動点は FP6 (図 11k の黒い四角) で示されます。 FP3 と FP4 では、 \(TKE_{tr}\) の傾向は \(t=317.7\) 秒まで類似しており、その後、FP4 での \(TKE_{tr}\) の増加傾向は FP3 での減少傾向と一致します (図 1)。 11j)。 同様に、\(t=350\) 秒後の図 11l に見られるように、FP5 での \(TKE_{tr}\) の増加傾向は、FP6 での \(TKE_{tr}\) の減少傾向と一致しており、TKE の可能性が示唆されています。乱流輸送項を介してこれら 2 つの固定点間で交換されます。

上記の分析は、ホイゲンの原理に基づく運動学的火災成長モデルに影響を与えます6,8。 このようなモデルは、発火から一定時間における火災周囲の形状と位置を予測するための有用な枠組みを提供してきましたが、火災前線に沿った火災の相互作用についてはあまり知られていませんでした。 上記の分析は、隣接する局所火災が乱流輸送項を介して相互作用する可能性があることを示唆しています。 さらに、上記で見られるように、火災の周囲の各点における水平方向の乱流束は、火災の進行中の特定の時点での延焼に重要な役割を果たします。

この論文では、比較的小さな領域 (\(2.34\,\text {m}\times 2.34\ 、\)m) 周囲の穏やかな風条件下 (および優先的な風向がない場合)。 乱流レイノルズ数は約 2454 であると報告されています。この研究の観察結果を図 12 に簡単に示します。カメラで捕捉された水平速度ベクトルと熱データは、火災 (より適切には熱い炎) が冷たい空気を引き込むことを示しています。周囲の領域（エントレインメント）。 この局所的な風は火災前線に動的圧力を及ぼし、それによって延焼に対する抵抗力を与えます。 さらに、火災前線を貫通する流線は、火災の中心から遠ざかる方向に湾曲し、火災前面の内側の端近くで合流し、火災の最も内側の中心から火災の周囲を保護しているように見えます。 繰り返しますが、流線には風によって延焼した痕跡はありません。 むしろ、火災は、隣接する渦管の渦によって燃料床の表面近くで引き起こされる半径方向外向きの速度によって推進されるように見えます。 これらの渦管は、火の外側か​​ら発生して内側に螺旋を描き、火の中心で再び分散する前に、火の前線の位置でより薄く引き伸ばされます。 対応して、水平方向の渦度の大きさは火災の周囲で大きく増加し、その後、渦度が最終的に消散する火災の中心近くで減少します。 さらに、水平渦度ベクトルから得られた循環構造は、火災延焼の重要なメカニズムとして他の場所で報告されている、反対側に逆回転する渦ペアの存在を裏付けています 34。 Finney et al.34 は実験室の火災の画像からこれらの渦ペアを観察しましたが、今回の実験によりこれらの渦を初めて定量化することができ、これはこの研究の重要な貢献です。

さらに、渦管を構成する渦は、燃料床の表面に向かって交互に遠ざかる方向に歳差運動し、渦管がよじれる原因となります。 火災前線の位置で観察された強い上昇気流は、ねじれた渦管を垂直上方に移流すると考えられます。 ここで観察される活発な垂直渦度成分が存在する場合、または渦管が傾いた場合には、火災の渦が発生する可能性があります（大規模火災で観察される渦より弱いとはいえ）。 さらに、渦度や半径方向の巻き込みの存在は、火災渦の形成を促進する条件を提供することが知られています48。

スペクトル解析から得られた積分長スケールは、x 方向に沿って測定した場合、最もエネルギーの高い渦の波長がドメイン長 (\(O(10^{-1})\) m) の約 5 分の 1 であることを示唆しています。 さらに、水平運動量の乱流束の大きさの増加は、火災の延焼を促進する爆発火災、または延焼を妨げる水平渦の存在を示します。 進行中のプロセス (放射熱伝達を含む) の全体的な結果として、火災の広がりは比較的緩やかで、RoS は約 0.2 ～ 0.3 m/min です。 時間依存の RoS 値も得られており、Richards の一次成長モデルなど、十分に文書化された運動学モデルの幾何学的パラメーターとして使用できます6、7、8。

炎の存在下での（固定点形成前および固定点形成後の）流れのダイナミクスの簡単な図。 図は縮尺通りではありません。 [MS PowerPoint 365で作成]。

火災の構造は、周囲の広がりや局所的な風の状況に応じて変化します。 垂直速度の相互相関等高線は、火災成長の初期段階における火災周囲の楕円形の形状と、局所的な風の状態や燃料層の不均一性の変化に応じた再方向性を明確に示しています。 火災が進行するにつれて、不安定な火災前線は小さな火の塊に崩壊します。 これらのポケットの周囲の水平方向の流れは、アトラクター付近のカオス システムの動作に似ています。 このような場合、これらの火災ポケットの包絡線が火災前線を構成します。 火災前線の包絡線は、ポケットが IP からさらに遠ざかるにつれて拡大します。 この挙動は、Richards6 の波動伝播モデル (ホイゲンの原理に基づく) が火災の成長に対する合理的なモデルであることを示唆しています。 しかし、そのような運動学モデルは不安定性に対する火災前線の反応を予測することができず、それはこの研究で分析されたデータから明らかに観察できます。

ホイゲンの波伝播原理はいくつかの火災成長モデルの基礎となっていますが、局所的な楕円が流れの局所的な変化によってどのような影響を受けるかについてはあまり知られていません。 流れを平均成分と乱流成分に分解する利点は、それぞれバーストまたは延焼を妨げる渦による火災の成長の促進または抵抗における乱流変動の寄与を分析できることです。 さらに、隣接する (局所的な) 楕円間のエネルギー交換のメカニズムについてはあまり文書化されていません。 この研究は、そのような楕円間のエネルギー交換の可能性のある源として、TKE 収支方程式の乱流輸送項を提示します。 歴史的に、近くの火が互いに引き付け合うことが知られています。 水平速度等高線からわかるように、この研究では隣接する火災ポケットが火災前線に沿って合体していることもわかります。 これについては、乱流輸送項を介した 2 つの近くの火災間の相互作用によって説明できる可能性があります。

この時点で、この作業に関連するいくつかの制限について説明したいと思います。 地元の気象観測所 (ホワイトホール フォレスト) からの風のデータは周囲の風の状況が穏やかであることを示唆していますが、リアルタイムの周囲の風の測定がないため、後に火災が北東に集中したことを説明できる正確な風の変化を追跡することが困難になります。 （図1d〜fで観察されたように）実験中の時間。 一般に、屋外で行われる燃焼実験では局所的な風況の変動が大きく、火災によって引き起こされる乱気流がこれらの状況に敏感であるため、そのような実験の結果を正確に再現することが困難になります42。 さらに、この実験で使用された松くずが手で描かれたものであることを考慮すると、燃料の分布にある程度の不均一性があることも予想され、それが火災の北東偏向を説明できる可能性があります。 さらに、速度の垂直成分は、速度場のゼロ発散を使用して取得され、燃料床の表面から 1 つの高さでのみ利用可能です。 このデータには垂直方向の解像度がない、つまり測定値が（準）二次元であるため、火災渦の存在をより具体的に立証することが困難になります。

限界があるにもかかわらず、この実験は、炎の存在下での速度場の測定に伴う課題にもかかわらず、燃焼実験中に高周波 PIV データを収集できるという点でユニークでした 42。 時間（高頻度）と空間の両方で解決できる能力により、小規模な地上火災における火災の挙動に関するさまざまな研究によって以前に報告された標準的な特徴のいくつかを定量化することができました（周囲の空気の火災の内部への流入など）。火災の核42,43、火災前線を横切る風の加速42,43、逆回転渦の存在34)を分析し、他では報告されていない追加の火災の挙動傾向を発見します。 したがって、この観点から、私たちは以前の研究で報告された標準的な特徴の一部を「再現」することができ、同時に追加の洞察にも貢献しました。 さらに、この研究は、大規模な野外実験や所定の火傷中の機器や人命への損傷に関連する問題を回避しながら、火災の挙動に関する洞察を提供することができます。

不安定性が始まると、火災は固定点の周囲に集中する小さなポケットに崩壊することがわかりました。 その後の研究では、固定点をカオス アトラクターとして扱うことができる草原火災の安定挙動を調査するために、非線形分岐解析が実行されます。 一定の時間比較的静止したままになった後、固定点は、上で説明したように発火点からさらに離れたところに再配置されます。 やがて、隣接する固定点が合体して、固定点の軌跡に集中するより大きな火の塊が形成されます。 これらは、不安定後の動作のさまざまなモードとして扱うことができます。 この分析作業の結果は、上記で文書化された火災の挙動と比較できます。 さらに、再現性の必要性から、著者らは近い将来、屋外で同様の実験室規模の燃焼実験を行うことを計画している。 さらに、三次元データ収集を伴う実験室規模の燃焼実験は、潜在的な火災渦のさらなる分析を容易にするであろうし、現在期待されている。 消防士は火災の動きを瞬間から次の瞬間まで追跡する訓練を行っているため、この研究が火災のダイナミクスをより広範に理解することで同じことを達成するのに役立つことを願っています。

この研究で分析されたデータは、米国森林局南部研究基地（米国ジョージア州サバンナ）が実施した火傷実験中に収集されたものです。 アテネのジョージア大学キャンパス内のホワイトホール フォレストに、汎用建設砂を使用して 4 m\(\times\) の 4 m の砂床が建設されました。 2.34 m \(\times\) 2.34 m の燃焼エリアが砂床の内側に確立され、木製の枠でマークされました (図 13a)。 野外で投げられた自然の針を模倣した手で広げられた松葉が燃料を構成しました。 燃料積載量は約 370 g/m2 で、火災再発間隔が 1 ～ 2 年のナガマツ林で測定された微細燃料積載量と同様でした 56。 燃料水分含有量は４％であった。 グリッド点は、緯度 (x) 方向と経度 (y) 方向の両方に 4.18 cm の間隔で配置されました。 火災は \(x=1.34\) m と \(y=1.17\) m で指定された点で点火され、外部からの意図的な人間の介入なしに延焼しました。

イメージング システムは、高さ 7 m のアルミニウム製三脚と FLIR (前方監視赤外線) SC660 (米国マサチューセッツ州ボストンの FLIR Systems Inc.) 熱画像システムを備え、熱傷領域の真上に配置され、直下ビューを提供しました (図 13b)。 ）。 FLIR システムは、640 \(\times\) 480 ピクセルの焦点面アレイ、1.3 mrad の空間解像度、0.03 °C の感度、± 2% の熱精度を備えています。 火災時のデータ収集用に選択された温度範囲は、測定レート 1 Hz で 100 ～ 650 °C でした。 FLIR 仕様の詳細については、文献 57、58、59 を参照してください。 視覚的な画像は、FLIR と併用された GoPRO HERO3 カメラによってキャプチャされました。 ビデオ画像の解像度は 1920 \(\times\) 1080 ピクセルで、30 fps のフレーム レートでキャプチャされました。

火災付近の流れ場は、相互相関粒子画像流速測定法 (PIV) を適用することで推定されました。 私たちの PIV 実装は、アンシード PIV 手法を使用して河川流量を推定した藤田氏と Hino60 氏の研究に触発されました。 藤田氏と日野氏は、研究の中で、壁に囲まれた乱流から生じる水面上の小さな波紋に対して、シードなしの PIV 測定技術を使用することを意図していました。 代わりに、彼らはこの方法を、川底近くで生成される沸騰渦と水面との相互作用によって引き起こされる大規模なパターンに使用しました。この相互作用は通常、川の流量が多い状況で発生します。 この選択は、ビデオ画像がヘリコプターから撮影されたためであり、水面の小さな波紋を捉えることが困難でした。 現在の研究では、カメラが燃料床に比較的近い、つまり高さ 7 m に設置されていたため、シードなしの PIV 測定手法は低速流条件でも適用できました。 藤田と日野の方法論は、天然のシードなしトレーサーとして沸騰渦と水面との相互作用によって生成されるパターンに依存していましたが、私たちはシードなしのトレーサーとして火災の炎、煙、灰の粒子によって生成されるパターンに依存しています。 次に、openpiv モジュール (Python バージョン 3.8.5 および Anaconda 環境バージョン 4.9.2) を使用して、相互相関 PIV が Python で実装されました。 問い合わせウィンドウは 24 ピクセルに設定され、ウィンドウのオーバーラップは 12 ピクセルであり、探索領域のサイズは問い合わせウィンドウ サイズの 2.5 倍に設定されました。 GoPRO カメラからのビデオは、888 \(\times\) 888 ピクセルの画像サイズで書き込み領域の中心の 2.34 m \(\times\) 2.34 m の領域にトリミングされ、時間ステップは 1/30 秒です。

速度データは約 440 秒 (\(t_T\)) にわたって収集され、サンプリング周波数は 30 Hz でした (前述のように)。 速度の 2 つの成分が測定されました。u で示される緯度 (x) 成分と v で示される経度 (y) 成分です。ここで、緯度の流れが東向きの場合、つまり \(+x の場合) は \(u>0\) になります。 \) 方向と、経度成分が北方向、つまり \(+y\) 方向の場合は \(v>0\) です。 垂直速度 (w) は質量保存から得られます。正味速度ベクトル (\(\nabla .\mathbf {u}\)) の発散はゼロに設定され、結果として得られた方程式はセルに等しい高さまで積分されました。 - 補足情報に示されている水平領域のサイズ (4.18 cm)。 表面では浸透条件は適用されませんでした。つまり \(w|_{z=0} = w_0 = 0\) です。 速度測定は表面から \(z = 4.18\) cm の高さで行われたと仮定しました (\(\Delta z = 4.18\) cm)。 このように計算された垂直速度成分 (w) は、重力と反対方向に向いている場合は正 (\(w>0\)) であると言われます。

火傷実験は2017年11月15日の午後に行われた。ホワイトホール・フォレストにある気象観測所は、協定世界時17時と18時にそれぞれ平均風速0.6メートル/秒と0.5メートル/秒を記録し、平均風向は77度の間で変化した。この時間帯の気温は ° と 152 °です。 この時間帯に記録された最大突風は 1.21 m/s でした。 これらの風速は、地上高 10 m (AGL) の標準高さで測定され、対数プロファイルを当てはめることによって、高さ 1 m AGL での風速が得られるように調整されました。 高さ 10 m で測定された最も強い突風は、高さ 1 m での速度が 0.3 m/s 未満に相当します。 同様に、1 m での平均風速は 0.16 m/s 未満と計算されました。 気象学の定義によれば、穏やかな風の風速は 0.5 m/s または 1 ノット未満であると言われています。 燃焼現場付近では風の状況がこの基準を満たしていたため、特に燃料床の表面近くでは風による強制力は最小限になることが予想された。 したがって、実験中はこの場所の周囲風データは収集されませんでした。 周囲風測定の可能な代替方法については、補足情報で説明されています。

渦度の推定値は、速度ベクトル \((\omega _i = \epsilon _{ijk}\frac{\partial u_k}{\partial x_j) のカールを取ることにより、地表からの高さ \(z=4.18\) cm で取得されました。 }~\text {indicial notation})\) を使用し、補足情報で説明されている手順を使用して偏導関数を離散化します。 非滑り境界条件が表面に課されました (\(u|_{z=0}=v|_{z=0}=0\))。

水平速度成分と垂直速度成分にレイノルズ分解が適用されました (\(u_i = \overline{u}_i + u_i'\)、ここで \(i=1,2,3\))。 平均パラメータ (\(\overline{u}_i\)) は、ドメイン内の各点における時間変化信号の 1 分間の移動平均から計算されました。 これらは、選択した隣接点で \((\overline{u}^2 + \overline{v}^2+ \overline{w}^2)/2\) で与えられる平均運動エネルギー (MKE) を計算するために利用されました。フローフィールド内のポイント。 変動パラメータ (\(u_i'\)) は、水平面 (\(\overline{u'v'}\)) と垂直面 (\(\overline{u'w') の乱流運動量フラックスを計算するために使用されました。 }\)、\(\overline{v'w'}\)) はこれらのポイントにあります。 TKE の 1 分間の移動平均。 \(\overline{K} = (\overline{u'^2} + \overline{v'^2}+ \overline{w'^2})/2 で求められます。 \) も得られました。 TKE 予算方程式の輸送条件とせん断生産条件は、それらの間の TKE の取引を洞察するためにこれらの点で分析されます。

(a) 火傷領域の火傷後の写真、(b) FLIR SC660 カメラと GoPRO HERO3 カメラを収納した三脚。

分析に使用されるすべてのデータは、米国森林局の南部研究ステーションへの要求に応じて利用可能になるものとします。 分析に使用されるすべてのコードは、カリフォルニア大学アーバイン校の著者に連絡することで入手可能になります。

国立省庁間消防センター。 全国火災ニュースの年初から現在までの統計 (2021 年)。

カリー、JR & フォンズ、WL 森林火災の行動研究。 メカ。 工学 62、219–225 (1940)。

Google スカラー

Fons, WL 軽質森林燃料における延焼の分析。 Ｊ．アグリック． 解像度 72、93–121 (1946)。

Google スカラー

Wagner、CV シンプルな火の成長モデル。 のために。 クロン。 45、103–104 (1969)。

記事 Google Scholar

Anderson, D.、Catchpole, E.、De Mestre, N.、Parkes, T. 草火事の広がりのモデル化。 アンジアム J. 23、451–466 (1982)。

数学 Google Scholar

Richards, GD 森林火災前線の楕円成長モデルとその数値解法。 内部。 Ｊ．Ｎｕｍｅｒ． メソッド工学 30、1163–1179 (1990)。

記事 MATH Google Scholar

Richards、GD 時間依存の燃料と気象条件に対する楕円形の山火事の成長の特性。 燃焼します。 科学。 テクノロジー。 95、357–383 (1993)。

記事 Google Scholar

Richards, GD 二次元の原野火災延焼をモデル化するための一般的な数学的枠組み。 内部。 J. Wildland Fire 5、63–72 (1995)。

記事 Google Scholar

Rothermel、RC 原野燃料における延焼を予測するための数学モデル Vol. 115 (米国農務省森林局、山間森林および範囲実験場、1972)。

マサチューセッツ州フィニー FARSITE、火災地域シミュレーター: モデルの開発と評価。 Vol. 4 (米国農務省森林局、ロッキー山脈研究所、1998 年)。

マサチューセッツ州フィニー FlamMap の火災モデリング機能の概要。 アンドリュースでは、パトリシア L.。 バトラー、ブレット W.、作曲。 2006. 燃料管理 - 成功の測定方法: 会議議事録。 2006 年 3 月 28 ～ 30 日。 オレゴン州ポートランド。 議事録 RMRS-P-41。 コロラド州フォートコリンズ：米国農務省森林局ロッキーマウンテン研究所。 pp.213-220、vol. 41 (2006)。

Andrews、PL BehavePlus 火災モデリング システムの現状と将来のニーズ。 内部。 J. ワイルドランド ファイア 23、21–33 (2014)。

記事 Google Scholar

Albini、FA 野原火災挙動のコンピュータベース モデル: ユーザーズ マニュアル (米国農務省森林局、山間森林および範囲実験ステーション、1976 年)。

Wagner、CEV クラウン火災の開始と拡大の条件。 できる。 J.フォー。 解像度 7、23–34。 https://doi.org/10.1139/x77-004 (1977)。

記事 Google Scholar

Scott, JH & Reinhardt, ED は、地表火災挙動とクラウン火災挙動のモデルを関連付けることによってクラウン火災の可能性を評価しています。 Vol. 29 (米国農務省森林局、ロッキー山脈研究所、2001)。

ロテルメル、RC はロッキー山脈北部における冠火災の挙動と規模を予測しています。 438 (米国農務省森林局、山間森林および山脈、1991)。

Mell, W.、Jenkins, MA、Gould, J. & Cheney, P. 草原火災をモデル化するための物理ベースのアプローチ。 内部。 J. Wildland Fire 16、1–22 (2007)。

記事 Google Scholar

メル、W.、マランヒデス、A.、マクダーモット、R.、マンゼロ、SL ダグラスモミの木を燃やす数値シミュレーションと実験。 燃焼します。 Flame 156、2023 ～ 2041 (2009)。

記事 CAS Google Scholar

モルヴァン、D.、デュピュイ、J.-L.、リゴロット、E.、ヴァレット、J.-C. FIRESTAR: 山火事の挙動を研究するための物理ベースのモデル。 のために。 エコル。 管理。 234、S114 (2006)。

記事 Google Scholar

Linn, R.、Reisner, J.、Colman, JJ、Winterkamp, J. FIRETEC を使用した山火事の挙動の研究。 内部。 J. Wildland Fire 11、233–246 (2002)。

記事 Google Scholar

Pimont, F.、Dupuy, J.-L.、Linn, RR & Dupont, S. キャノピーおよび燃料ブレイク上の FIRETEC 風の流れの検証。 内部。 J. Wildland Fire 18、775–790 (2009)。

記事 Google Scholar

Canfield, J.、Linn, R.、Sauer, J.、Finney, M. & Forthofer, J. 防火線の長さ、形状、および拡散率の間の相互作用の数値的調査。 アグリク。 のために。 メテオロール。 189、48–59 (2014)。

記事 ADS Google Scholar

Banerjee, T.、Heilman, W.、Goodrick, S.、Hiers, JK & Linn, R. 林冠の中層管理と燃料の水分が山火事の挙動に及ぼす影響。 科学。 議員 10、1–14 (2020)。

記事 CAS Google Scholar

Banerjee, T.、Holland, T.、Solander, K.、Holmes, M. & Linn, R. 山火事の塔と谷の特徴の特定。 アトモスフィア 11、796 (2020)。

記事 ADS Google Scholar

Colman, JJ & Linn, RR HIGRAD/FIRETEC における燃焼と熱分解の分離。 内部。 J. Wildland Fire 16、493–502 (2007)。

記事 Google Scholar

Zhou, X.、Mahalingam, S. & Weise, D. 低木燃料床の限界燃焼に対する地形の傾斜の影響に関する実験研究と大規模渦シミュレーション。 手順燃焼します。 研究所 31、2547–2555 (2007)。

記事 CAS Google Scholar

オット、CW et al. WyoFire を使用して、異質な地形全体にわたる火災の伝播を予測する: モンテカルロベースの山火事モデル。 火災 3、71 (2020)。

記事 Google Scholar

リン、RR 他 QUIC-fire: 規定の火災計画のための高速実行シミュレーション ツール。 環境。 モデル。 ソフトウェア。 125、104616 (2020)。

記事 Google Scholar

Rothermel、RC & Anderson、HE 実験室で決定された延焼特性 Vol. 30 (米国農務省森林局、山間森林および牧場実験場、1966)。

田舎者、CM 大量火災と火災行動 Vol. 19 (米国農務省森林局、太平洋南西部森林および範囲実験場、1964 年)。

ビール、T. 風と火の相互作用。 バウンド-レイヤーメテオロール。 54、287–308 (1991)。

記事 ADS Google Scholar

デュピュイ、J.-L.、マレシャル、J.、ポルティエ、D.、ヴァレット、J.-C. 実験室の火災挙動に対する傾斜と燃料床の幅の影響。 内部。 J. Wildland Fire 20、272–288 (2011)。

記事 Google Scholar

Byram, G.、Clements, H.、Elliott, E. & George, P. モデル火災の実験的研究 (南部森林火災研究所の技術担当者、1964 年)。

Google スカラー

マサチューセッツ州フィニーら。 山火事の延焼における浮力火炎力学の役割。 手順国立アカド。 科学。 112、9833–9838 (2015)。

論文 ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

ＣＢクレメンツら。 野草火災のダイナミクスの観察: FireFlux - フィールド検証実験。 ブル。 午前。 メテオロール。 社会 88、1369–1382 (2007)。

記事 ADS Google Scholar

CJ ピッカリングおよび NA ハリウェル レーザースペックル写真と粒子画像流速測定: 写真フィルムのノイズ。 応用オプション。 23、2961–2969 (1984)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

エイドリアン、R. J. 散乱粒子の特性と流体流のパルスレーザー測定への影響: スペックル流速測定と粒子画像流速測定。 応用オプション。 23、1690–1691 (1984)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Adrian、RJ 粒子画像流速測定の分野で 20 年。 経験値 Fluids 39、159–169 (2005)。

記事 Google Scholar

Reuss, DL、Adrian, RJ & Landreth, CC 粒子画像流速測定を使用した層流火炎内の 2 次元速度測定。 燃焼します。 科学。 テクノロジー。 67、73–83 (1986)。

記事 Google Scholar

Tieszen, S.、O'hern, T.、Schefer, R.、Weckman, E. & Blanchat, T. 直径 1 メートルのメタン火災内およびその周囲の流れ場の実験的研究。 燃焼します。 Flame 129、378–391 (2002)。

記事 CAS Google Scholar

Zhou、XC、Gore、JP、Baum、HR プール火災の空気混入率の測定と予測。 燃焼に関するシンポジウム（国際）にて、vol. 26、1453–1459 (エルゼビア、1996)。

Morandini, F.、Silvani, X.、Susset, A. 植物による火災延焼実験における粒子画像流速測定の実現可能性。 経験値 Fluids 53、237–244 (2012)。

記事 Google Scholar

Morandini, F. & Silvani, X. 山火事の広がりを支配する物理的メカニズムの実験的研究。 内部。 J. Wildland Fire 19、570–582 (2010)。

記事 Google Scholar

モランディーニ、F. 他燃料床全体に広がる火災の流体力学に対する傾斜効果: PIV 測定と OH* 化学発光イメージング。 経験値 Fluids 55、1788 (2014)。

記事 CAS Google Scholar

ペンシルベニア州ワースら。 極端な火災行動に関する知識の総合: 火災管理者向けの第 1 巻。 （2011年）。

Jiménez, J. 壁に囲まれた乱流におけるコヒーレント構造。 J.流体メカ。 842、1–4 (2018)。

記事 ADS MathSciNet MATH CAS Google Scholar

Finnigan, J. 植物の樹冠における乱流。 アン。 Rev. Fluid Mech. 32、519–571 (2000)。

記事 ADS MATH Google Scholar

トヒディ、A.、ゴルナー、MJ、シャオ、H. 火災が渦巻く。 アン。 Rev. Fluid Mech. 50、187–213 (2018)。

記事 ADS MathSciNet MATH Google Scholar

ウェッブ、EK 大気乱流の自己相関とエネルギースペクトル Vol. 5 (連邦科学産業研究機構、1955)。

Google スカラー

Puga、AJ テイラー レイノルズ数の関数としての速度パワー スペクトルの特性。 博士号論文、カリフォルニア大学アーバイン校 (2016)。

Jones, W. & Launder, BE 乱流の 2 方程式モデルによる層流の予測。 内部。 J. 熱物質移動 15、301–314 (1972)。

記事 Google Scholar

エンジニアエッジ。 空気の粘性、動的および運動学的。 https://www.engineersedge.com/physics/viscosity_of_air_dynamic_and_kinematic_14483.htm (2018)。 2021 年 6 月 20 日から取得。

ポープ著、SB Turbulent Flows (ケンブリッジ大学出版局、2000 年)。

MATH を予約する Google Scholar

ハイルマン、WE et al. 森林環境における地表火災付近の大気乱流の観測。 Ｊ．Ａｐｐｌ． メテオロール。 クリマトール。 56、3133–3150 (2017)。

記事 ADS Google Scholar

Stull, RB 境界層気象学入門 Vol. 2 13 (シュプリンガー サイエンス & ビジネス メディア、2012)。

数学 Google Scholar

Ottmar, RD & Vihnanek, R. 天然燃料を定量化するためのステレオ写真シリーズ。 volume VI: 米国南東部のロングリーフ、ポコシン、およびマーシュグラスのタイプ。 技術。 議員、PMS 835。アイダホ州ボイジー: 全国山火事調整グループ、国立省庁間消防センター (2000)。

Hiers, JK、O'Brien, JJ、Mitchell, R.、Grego, JM & Loudermilk, EL 原野燃料電池の概念: 頻繁に燃やされる長葉松林における燃料と火災の詳細な変動を特徴付けるアプローチ。 内部。 J. Wildland Fire 18、315–325 (2009)。

記事 Google Scholar

Loudermilk、EL et al. 複雑な森林燃料の構造と火災の挙動を細かいスケールで結びつける。 内部。 J. Wildland Fire 21、882–893 (2012)。

記事 Google Scholar

オブライエン、JJ 他原野火災の挙動を捕捉するための高解像度赤外線サーモグラフィー: RxCADRE 2012. Int. J. ワイルドランド ファイア 25、62–75 (2015)。

記事 Google Scholar

藤田 I. & 日野 T. ヘリコプターからビデオ撮影された河川流のシードなしおよびシードありの PIV 測定。 J.Vis. 6、245–252 (2003)。

記事 Google Scholar

リファレンスをダウンロードする

TB は、カリフォルニア大学学長室 (UCOP) 助成金 LFR-20-653572 (UC Lab-Fees) からの資金援助を認めます。 米国科学財団 (NSF) は、NSF-AGS-PDM-2146520 (CAREER)、NSF-OISE-2114740 (AccelNet)、および NSF-EAR-2052581 (RAPID) を助成します。 米国農務省 (USDA) 助成金 2021-67022-35908 (NIFA); USDA森林局との費用償還契約20-CR-11242306-072。

カリフォルニア大学土木環境工学部、アーバイン、カリフォルニア州、92697、米国

アジンキヤ・デサイ & ティルタ・バネルジー

USDA森林局、南部研究基地、アテネ、ジョージア州、30602、米国

スコット・グッドリック

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SG が実験を実施し、AD が結果を分析し、AD が原案を作成し、TB が分析を監督しました。 著者全員が原稿をレビューし、編集しました。

アジンキャ・デサイへの対応。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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Desai, A.、Goodrick, S.、Banerjee, T. 小規模の地上火災の乱流のダイナミクスを調査。 Sci Rep 12、10503 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-13226-w

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受信日: 2021 年 11 月 24 日

受理日: 2022 年 5 月 23 日

公開日: 2022 年 6 月 22 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-13226-w

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