İçeriğe atla

Markstein sayısı

Markstein sayısı, yanma mühendisliği ve patlama çalışmaları çerçevesinde, ilerleyen bir alevin yüzey topolojisindeki değişimler ve yerel alev cephesi eğriliği üzerindeki yerel ısı salınımının etkisini tanımlayan bir kavramdır. Boyutsuz Markstein sayısı şu şekilde tanımlanır:

Burada Markstein uzunluğunu ve karakteristik laminer alev kalınlığını ifade eder. Markstein uzunluğu arttıkça, eğriliğin yerel yanma hızına olan etkisi de artar. Bu sayı, termal difüzyonun eğri alev cephesini stabilize ettiğini ve alev cephesinin stabilitesi için kritik dalga boyu ile termal kalınlık arasındaki ilişkiyi ortaya koyan George H. Markstein (1911—2011) onuruna adlandırılmıştır.[1] Yanma ürünlerine ilişkin fenomenolojik Markstein sayıları, alev yarıçaplarının zamanla değişiminin ölçümleri ile alev hızının, ya alev gerilme oranı ya da alev eğriliği ile olan doğrusal ilişkisinin analitik entegrasyonunun sonuçları arasındaki karşılaştırma yoluyla elde edilir.[2][3][4] Yanma hızı sıfır gerilmede elde edilir ve alev gerilme etkisi, Markstein uzunluğu ile ifade edilir. Hem alev eğriliği hem de aerodinamik gerilme alev gerilme oranına katkıda bulunduğundan, bu bileşenlerin her biriyle ilişkili bir Markstein sayısı vardır.[5]

Clavin–Williams formülü

Büyük aktivasyon enerjisi asimptotikleri limitinde, tek adımlı bir reaksiyon için yanmamış gaz karışımına ilişkin Markstein sayısı, 1982 yılında Paul Clavin ve Forman A. Williams tarafından türetilmiştir.[6] Bu durumda Markstein sayısı şu şekilde ifade edilir:

Burada,

  • yoğunluk oranı ile tanımlanan ısı salınım parametresidir,
  • Zel'dovich sayısıdır,
  • eksik reaktanın (yakıt veya oksitleyici) Lewis sayısıdır,
  • dilogaritma fonksiyonudur.

Yanmış gaz karışımına ilişkin Markstein sayısı ise Clavin (1985) tarafından türetilmiştir.[7]

İkinci Markstein sayısı

Genel olarak, eğrilik etkileri için Markstein sayısı ve gerilme etkileri için Markstein sayısı , gerçek alevlerde aynı değildir.[8][9] Bu durumda, ikinci Markstein sayısı şu şekilde tanımlanır:

Ayrıca bakınız

Kaynakça

  1. ^ Oran E. S. (2015). "A tribute to Dr. George H. Markstein (1911–2011)". Combustion and Flame. 162 (1). ss. 1-2. doi:10.1016/j.combustflame.2014.07.005. 
  2. ^ Karpov V. P.; Lipanikov A. N.; Wolanski P. (1997). "Finding the markstein number using the measurements of expanding spherical laminar flames". Combustion and Flame. 109 (3). s. 436. doi:10.1016/S0010-2180(96)00166-6. 
  3. ^ Chrystie R.S.M.; Burns I.S.; Hult J.; Kaminski C.F. (2008). "On the improvement of two-dimensional curvature computation and its application to turbulent premixed flame correlations". Measurement Science and Technology. 19 (12). s. 125503. Bibcode:2008MeScT..19l5503C. doi:10.1088/0957-0233/19/12/125503. 
  4. ^ Chakraborty N, Cant RS (2005). "Influence of Lewis number on curvature effects in turbulent premixed flame propagation in the thin reaction zones regime". Physics of Fluids. 17 (10). ss. 105105-105105-20. Bibcode:2005PhFl...17j5105C. doi:10.1063/1.2084231. 
  5. ^ Haq MZ, Sheppard CG, Woolley R, Greenhalgh DA, Lockett RD (2002). "Wrinkling and curvature of laminar and turbulent premixed flames". Combustion and Flame. 131 (1–2). ss. 1-15. doi:10.1016/S0010-2180(02)00383-8. 
  6. ^ Clavin, Paul, and F. A. Williams. "Effects of molecular diffusion and of thermal expansion on the structure and dynamics of premixed flames in turbulent flows of large scale and low intensity." Journal of fluid mechanics 116 (1982): 251–282.
  7. ^ Clavin, Paul. "Dynamic behavior of premixed flame fronts in laminar and turbulent flows." Progress in Energy and Combustion Science 11.1 (1985): 1–59.
  8. ^ Clavin, P., & Graña-Otero, J. C. (2011). Curved and stretched flames: the two Markstein numbers. Journal of fluid mechanics, 686, 187-217.
  9. ^ Clavin, Paul, and Geoff Searby. Combustion Waves and Fronts in Flows: Flames, Shocks, Detonations, Ablation Fronts and Explosion of Stars. Cambridge University Press, 2016.

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Poisson dağılımı</span>

Poisson dağılımı, olasılık kuramı ve istatistik bilim kollarında bir ayrık olasılık dağılımı olup belli bir sabit zaman birim aralığında meydana gelme sayısının olasılığını ifade eder. Bu zaman aralığında ortalama olay meydana gelme sayısının bilindiği ve herhangi bir olayla onu hemen takip eden olay arasındaki zaman farkının, önceki zaman farklarından bağımsız oluştuğu kabul edilir.

<span class="mw-page-title-main">Beta dağılımı</span>

Olasılık kuramı ve istatistikte, beta dağılımı, [0,1] aralığında iki tane pozitif şekil parametresi ile ifade edilmiş bir sürekli olasılık dağılımları ailesidir. Çok değişkenli genellemesi Dirichlet dağılımıdır.

<span class="mw-page-title-main">Gamma dağılımı</span>

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında gamma dağılımı iki parametreli bir sürekli olasılık dağılımıdır. Bu parametrelerden biri ölçek parametresi θ; diğeri ise şekil parametresi k olarak anılır. Eğer k tam sayı ise, gamma dağılımı k tane üstel dağılım gösteren rassal değişkenlerin toplamını temsil eder; rassal değişkenlerin her biri nin üstel dağılımı için parametre olur.

<span class="mw-page-title-main">Üstel dağılım</span>

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında üstel dağılımı bir sürekli olasılık dağılımları grubudur. Sabit ortalama değişme haddinde ortaya çıkan bağımsız olaylar arasındaki zaman aralığını modelleştirirken bir üstel dağılım doğal olarak ortaya çıkar.

<span class="mw-page-title-main">Log-normal dağılım</span>

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında log-normal dağılım logaritması normal dağılım gösteren herhangi bir rassal değişken için tek-kuyruklu bir olasılık dağılımdır. Eğer Y normal dağılım gösteren bir rassal değişken ise, bu halde X= exp(Y) için olasılık dağılımı bir log-normal dağılımdır; aynı şekilde eğer X log-normal dağılım gösterirse o halde log(X) normal dağılım gösterir. Logaritma fonksiyonu için bazın ne olduğu önemli değildir: Herhangi iki pozitif sayı olan ab ≠ 1 için eğer loga(X) normal dağılım gösterirse, logb(X) fonksiyonu da normaldir.

<span class="mw-page-title-main">Pareto dağılımı</span>

Pareto dağılımı, olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında birçok pratik uygulaması bulunan ve "küçük" bir nesnenin bir "büyük" nesneye dağılımında kararlılık elde edildiği hallerde kullanılan bir sürekli olasılık dağılımı veya bir güç kuramıdır. İlk olarak bir İtalyan iktisatçısı olan Vilfredo Pareto tarafından ekonomilerde bireylerin servet dağılımını göstermek için kullanılmıştır. İktisat bilim dalı dışında bu dağılım Bradford dağılımı adı altında da bilinmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Beer-Lambert yasası</span>

Optikte Beer–Lambert yasası ışığın soğurulmasını ışığın içinden geçtiği malzemenin özelliklerine bağlar.

Kesirli analiz, matematiksel analiz'in bir koludur. Kesirli analiz, D = d/dx ile gösterilen türev işlemcisi'nin ve J ile gösterilen integrasyon işlemcisi'nin kuvvetlerinin reel sayı veya karmaşık sayı değerler olabilme olanaklarını inceler.

Foton polarizasyonu klasik polarize sinüsoidal düzlem elektromanyetik dalgasının kuantum mekaniksel açıklamasıdır. Bireysel foton özdurumları ya sağ ya da sol dairesel polarizasyona sahiptir. Süperpozisyon özdurumu içinde olan bir foton lineer, dairesel veya eliptik polarizasyona sahip olabilir.

<span class="mw-page-title-main">Elektromanyetizmanın eşdeğişim formülasyonu</span>

Klasik manyetizmanın eşdeğişimli formülasyonu klasik elektromanyetizma kanunlarının(özellikle de, Maxwell denklemlerini ve Lorentz kuvvetinin) Lorentz dönüşümlerine göre açıkça varyanslarının olmadığı, rektilineer eylemsiz koordinat sistemleri kullanılarak özel görelilik disiplini çerçevesinde yazılma sekillerini ima eder. Bu ifadeler hem klasik elektromanyetizma kanunlarının herhangi bir eylemsiz koordinat sisteminde aynı formu aldıklarını kanıtlamakta kolaylık sağlar hem de alanların ve kuvvetlerin bir referans sisteminden başka bir referans sistemine uyarlanması için bir yol sağlar. Bununla birlikte, bu Maxwell denklemlerinin uzay ve zamanda bükülmesi ya da rektilineer olmayan koordinat sistemleri kadar genel değildir.

Einstein-Hilbert etkisi genel görelilikte en küçük eylem ilkesi boyunca Einstein alan denklemleri üretir. Hilbert etkisi genel görelilikte yerçekiminin dinamiğini tarifleyen fonksiyonel işlemdir. metrik işaretiyle, etkinin çekimsel kısmı,

<span class="mw-page-title-main">Stres-enerji tensörü</span>

Stres-enerji tensörü, fizikte uzayzaman içerisinde enerji ve momentumun özkütle ve akısını açıklayan, Newton fiziğindeki stres tensörünü genelleyen bir tensördür. Bu, maddedinin, radyasyonun ve kütleçekimsel olmayan kuvvet alanının bir özelliğidir. Stres-enerji tensörü, genel göreliliğin Einstein alan denklemlerindeki yerçekimi alanının kaynağıdır, tıpkı kütle özkütlesinin Newton yerçekiminde bu tip bir alanın kaynağı olması gibi.

<span class="mw-page-title-main">Eğrilik yarıçapı (optik)</span>

Eğrilik yarıçapı optik tasarımda özel bir anlam ve işaret kuralına sahiptir. Küresel bir mercek veya ayna yüzeyi, sistem yerel optik ekseni boyunca veya merkezden uzakta bulunan bir eğrilik merkezine sahiptir. Mercek yüzeyinin tepe noktası, yerel optik eksende bulunur. Mercek tepe noktasından eğrilik merkezine olan mesafe, yüzeyin eğrilik yarıçapıdır.

<span class="mw-page-title-main">Logaritmik ortalama</span>

Matematikte logaritmik ortalama, iki pozitif gerçek sayının farkının bu sayıların doğal logaritmalarının farkına oranı olarak tanımlanır. Bu hesaplama, ısı ve kütle transferi içeren mühendislik problemlerinde kullanılabilir.

Yanma sürecinde, ısı salınımı parametresi, yanma işlemi sırasında açığa çıkan ısı miktarını ölçen boyutsuz bir parametredir. Bu parametre aşağıdaki gibi tanımlanır:

Yanma süreçlerinde, Karlovitz sayısı, kimyasal zaman ölçeği ile Kolmogorov zaman ölçeğinin oranı olarak tanımlanır ve bu sayı, Béla Karlovitz'in adını taşır. Bu oran şu şekilde ifade edilir:

.

Türbülanslı Prandtl sayısı (Prt), momentum girdap difüzyonu ile ısı transferi girdap difüzyonu arasındaki oran olarak tanımlanan bir boyutsuz terimdir. Bu sayı, türbülanslı sınır tabaka akışlarındaki ısı transferi problemlerinin çözümünde oldukça önemlidir. Prt için en basit model Reynolds benzeşimi olup, türbülanslı Prandtl sayısını 1 olarak belirler. Deneysel verilere dayanarak, Prt'nin ortalama değeri 0,85 olup, sıvının Prandtl sayısı'na bağlı olarak 0,7 ile 0,9 arasında değişmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Weber sayısı</span>

Weber sayısı (We), akışkanlar mekaniği alanında farklı iki akışkan arasındaki ara yüzeylerin bulunduğu akışkan akışlarını analiz ederken sıkça kullanılan bir boyutsuz sayıdır ve özellikle yüksek derecede eğilmiş yüzeylere sahip çok fazlı akışlar için oldukça faydalıdır. Bu sayı, Moritz Weber (1871–1951)'in adıyla anılmaktadır. Bu sayı, akışkanın eylemsizliğinin yüzey gerilimine kıyasla göreceli önemini ölçmek için kullanılan bir parametre olarak düşünülebilir. İnce film akışlarının ve damlacık ile kabarcık oluşumlarının analizinde büyük önem taşır.

Womersley sayısı, biyoakışkan mekaniği ve biyoakışkan dinamiği alanlarında kullanılan bir boyutsuz sayıdır. Bu sayı, pulsatil akış frekansının viskoz etkilerle olan ilişkisini boyutsuz bir biçimde ifade eder. John R. Womersley (1907–1958)'in arterlerdeki kan akışı üzerine yaptığı çalışmalar nedeniyle bu adla anılmaktadır. Womersley sayısı, bir deneyin ölçeklendirilmesinde dinamik benzerlik sağlamak açısından önem taşır. Örneğin, deneysel çalışmalarda damar sisteminin ölçeklendirilmesi bu duruma örnek teşkil eder. Ayrıca, Womersley sayısı, giriş etkilerinin ihmal edilip edilemeyeceğini belirlemek için sınır tabakası kalınlığının tespitinde de önemlidir.

Zel'dovich sayısı, kimyasal reaksiyonların aktivasyon enerjisi için nicel bir ölçü sağlayan bir boyutsuz sayıdır ve Arrhenius yasası üsselinde yer alır. Bu sayı, ilk olarak 1938'deki makalelerinde David A. Frank-Kamenetskii ile birlikte tanıtan Rus bilim insanı Yakov Borisovich Zel'dovich'in adıyla anılmaktadır. 1983 yılında Poitiers'de düzenlenen ICDERS toplantısında bu sayının Zel'dovich'in adını taşıması kararlaştırılmıştır.