अध्ययन से जटिल तरल पदार्थों में तनाव का पता लगाने का सामने आया नया तरीका

इंडियाना (एएनआई): द्रव गतिकी का अध्ययन करने वाले शोधकर्ता अशांत प्रवाह की जांच करने के लिए कई तरह के तरीकों का इस्तेमाल करते हैं, जैसे कि समुद्र की धाराएं या अन्य ग्रहों के अशांत वातावरण। Arezoo Adrekani की अगुआई वाली शोध टीम ने पाया है कि इन डोमेन में उपयोग किए जाने वाले गणितीय उपकरण जटिल प्रवाह ज्यामिति में तनाव के बारे में महत्वपूर्ण विवरण प्रकट कर सकते हैं।

अर्देकानी, मैकेनिकल इंजीनियरिंग के एक पर्ड्यू विश्वविद्यालय के प्रोफेसर, जटिल प्रवाह का अध्ययन करते हैं: बायोफार्मास्यूटिकल्स से संबंधित परिवहन प्रक्रियाओं से लेकर तेल रिसाव के आसपास सूक्ष्मजीवों के व्यवहार तक। "न्यूटोनियन तरल पदार्थ जैसे पानी को समझना आसान है, क्योंकि उनके पास कोई सूक्ष्म संरचना नहीं है," उसने कहा। "लेकिन जटिल तरल पदार्थों में मैक्रोमोलेक्यूल्स होते हैं जो खिंचाव और आराम करते हैं, और यह तरल पदार्थ के कई गुणों को बदलता है, जिससे बहुत ही रोमांचक द्रव गतिशीलता होती है।"

Viscoelastic प्रवाह अक्सर प्रकृति में, बायोमेडिकल सेटिंग्स में, और औद्योगिक अनुप्रयोगों में होता है - जैसे कि भूजल उपचार में उपयोग किए जाने वाले समाधान। "जब भूजल दूषित हो जाता है, तो उपचारक दूषित पदार्थों को तोड़ने के लिए डिज़ाइन किए गए रसायनों को फैलाने के लिए कुछ बहुलक-आधारित समाधानों का उपयोग करते हैं," अर्देकानी ने कहा। "लेकिन उन्हें किस प्रकार के बहुलक का उपयोग करना चाहिए, कितना और कहां इंजेक्ट करना चाहिए? उन सवालों का जवाब देने का एकमात्र तरीका इन प्रवाहों के व्यवहार को समझना है, जो तनाव को मापने के लिए नीचे आता है।"

वर्तमान में, बहुलक तरल पदार्थों के तनावों को मापने का एकमात्र तरीका एक तकनीक है जिसे बिरफ्रेंसेंस कहा जाता है, जो तरल पदार्थ के विशिष्ट ऑप्टिकल गुणों को मापता है। लेकिन प्रदर्शन करना बहुत मुश्किल है, अक्सर गलत होता है, और सभी प्रकार के मैक्रोमोलेक्यूल्स पर लागू नहीं होता है।

अर्देकानी की टीम ने एक नई तकनीक खोजी है। शोधकर्ताओं ने एक गणितीय ढांचा बनाया है जो प्रवाह वेग से इनपुट लेता है, कण छवि वेलोसिमेट्री (द्रव गतिकी में एक सामान्य तकनीक) से प्राप्त होता है, और जटिल तरल पदार्थों के लिए तनाव और स्ट्रेचिंग फील्ड टोपोलॉजी को आउटपुट करता है। उनके शोध को नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज (पीएनएएस) की कार्यवाही में चित्रित किया गया है।

पार्टिकल इमेज वेलोसिमेट्री (PIV) में, ट्रेसर कणों को एक द्रव में इंजेक्ट किया जाता है। उन कणों के संचलन का उपयोग करके, शोधकर्ता समग्र प्रवाह कीनेमेटीक्स के बारे में जानकारी को एक्सट्रपलेशन कर सकते हैं। जबकि न्यूटोनियन तरल पदार्थों में तनाव का मूल्यांकन करने के लिए इसका आसानी से उपयोग किया जा सकता है, अर्देकानी की टीम ने इन मापों और विस्कोलेस्टिक प्रवाह में तनाव के बीच गणितीय सहसंबंध की खोज की है।

यह सभी Lagrangian सुसंगत संरचनाओं (LCSs) नामक किसी चीज़ से जुड़ता है। "लैग्रैंगियन सुसंगत संरचनाएं गणितीय निर्माण हैं जिनका उपयोग द्रव प्रवाह की गतिशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है," अर्देकानी ने कहा। "उनका उपयोग समुद्र विज्ञानियों द्वारा यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि धाराएँ कैसे चलेंगी; जीवविज्ञानी जो सूक्ष्मजीवों पर नज़र रख रहे हैं; और यहां तक ​​कि खगोल वैज्ञानिक, जो बृहस्पति जैसे स्थानों पर अशांत बादलों का अवलोकन कर रहे हैं।"

जबकि एलसीएस अक्सर विक्षोभ शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किया जाता है, उन्हें अब तक कभी भी बहुलक तनाव पर लागू नहीं किया गया है। अर्देकानी ने कहा, "हमने निरंतर यांत्रिकी की दो अलग-अलग शाखाओं को एकजुट किया है।" "लैग्रेंगियन स्ट्रेचिंग का उपयोग करना, और इसे यूलेरियन तनाव क्षेत्रों में लागू करना। और यह मेसोस्केल से लेकर उद्योग पैमाने के माप तक सभी तरह के पैमानों की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू होता है।"

पेपर अर्देकानी, उनके पीएचडी छात्र मनीष कुमार और टफ्ट्स विश्वविद्यालय में मैकेनिकल इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर जेफरी गुआस्टो के बीच एक सहयोग है। उन्होंने नवंबर में इंडियानापोलिस में द्रव गतिशीलता के एपीएस (अमेरिकन फिजिकल सोसाइटी) डिवीजन की 75 वीं वार्षिक बैठक में अपने निष्कर्ष प्रस्तुत किए, जिसे अर्देकानी ने सह-आयोजित किया।

जबकि अनुसंधान काफी हद तक गणितीय है, अर्देकानी यह देखने के लिए उत्साहित हैं कि प्रयोगवादी प्रयोगशाला और वास्तविक दुनिया में तकनीक का उपयोग कैसे करेंगे। अर्देकानी ने कहा, "आइए फिर से अपने भूजल सुधारात्मक उदाहरण का उपयोग करें।" "शोधकर्ता आमतौर पर वेग क्षेत्र को मापने के लिए इंजेक्ट किए गए तरल पदार्थों पर ट्रेसर विश्लेषण का उपयोग करते हैं। लेकिन अब, वे तनाव क्षेत्रों की पहचान भी कर सकते हैं, इसलिए वे उस तरल पदार्थ के परिवहन की अधिक सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं।" (एएनआई)