This material is based upon work supported by National Science Foundation grants EAR-0810270, EAR-1215898, and EAR-1344280, as well as an&#160;NSF Graduate Research Fellowship.

1. Simulation Software <ol><li> Verwenden Sie die in diesem Abschnitt beschriebenen Software. <ol><li> Downloaden und installieren Sie die freie / Open-Source-Multi-Agenten-Modellierungssprache und Simulationsplattform, NetLogo (Verfügbar: <a href="http://ccl.northwestern.edu/netlogo/">http://ccl.northwestern.edu/netlogo/,</a> Version 5.1 oder höher). Hinweis: Diese Software ist kostenlos erhältlich und läuft auf allen gängigen Betriebssystemen (Windows / Mac / Linux). </li><li> Laden Sie die beiden spezifischen Simulationsskriptdateien (mousedrop.nlogo und interface.nlogo), die dieses Laborverfahren zu begleiten. (Available: <a href="http://modelingcommons.org/browse/one_model/4259">http://modelingcommons.org/browse/one_model/4259</a> and <a href="http://modelingcommons.org/browse/one_model/4258">http://modelingcommons.org/browse/one_model/4258</a> ) Hinweis: Wenn der Simulationsplattform installiert und die Dateien heruntergeladen wurden, öffnet sich automatisch einen Doppelklick auf diese Dateien ter Simulationen auf, bereit zu laufen. </li></ol></li></ol> 2. Flume Demonstration <ol><li> Einrichten des Labor Gerinne so dass alle Parameter (Tabelle 1) innerhalb der mousedrop Simulationsparameterbereich Beschränkungen fallen. Hinweis: Die Randbedingungen können in mousedrop eingestellt werden, wenn für das physikalische System, indem Sie die Schieberegler erforderlich. <ol><li> Gießen Sie eine Schicht von ca. 15-25 cm von Sand in die Wildwasserbahn. Messen und notieren Sie die hydraulische Leitfähigkeit und Porosität der Sand folgenden Standardmethoden 32,33. </li><li> Füllen Sie die Wildwasserbahn mit ca. 20-30 cm Wasser. </li><li> Starten Sie die Wildwasserbahn und erhöhen die Durchflussrate auf ein Niveau, schnell genug, um Sandkörner zu bewegen und damit zu bedforms zu erstellen ist. Hinweis: Die Durchflussmenge kann weiter angepasst werden, um bedform Eigenschaften mit der Praxis zu verfeinern. Bedform Größen sind ein Ergebnis der Durchflussmenge, Wassertiefe und Sand Eigenschaften. </li><li> Erlauben bedforms um fo entwickelnr 12-24 h auf natürliche Dünen / Wellenmorphologie bilden. Um diesen Prozess zu beschleunigen, von Hand formen regelmäßigen Dünen, und dann können Sedimenttransport für 4-12 Std. Alternativ manuell bilden regelmäßigen Dreiecks Dünen. Hinweis: Regelmäßige Dreiecks Dünen werden regelmäßige Muster der hyporheischen Austausch ergeben, aber nicht so viel Komplexität als natürliche Dünen / Ripple bedforms zeigen. </li><li> Sobald die gewünschten bedforms erreicht werden, reduzieren die Wasserdurchflussmenge bis Bett Sedimenttransport verlangsamt und bedform Eigenschaften stoppen ändern. <ol><li> Visuell zu beobachten Bewegung Sedimentkörner, die das Bett, und reduzieren Fluss, bis Bewegung aufhört. Anmerkung: Dies wird die Bett-Morphologie für die Dauer des Experiments beibehalten. </li><li> Um zu bestätigen, dass langsam, episodischen Bewegung nicht auftritt, Marke oder Foto bedform Positionen und dann zu einem späteren Zeitpunkt zu beobachten. Hinweis: Es ist nur wichtig, dass bedforms haben deutlich bewegen nicht über den Zeitrahmen des Versuchs, damit bieteteine ausreichende Beobachtungszeit, um zu bestätigen, dass bedforms sind stabil. </li></ol></li><li> Einstellen Gerinne Steigung und / oder die Wassertiefe, um eine einheitliche Strömung unter der reduzierten Strömungsrate zu erreichen. <ol><li> Steuerkanal Hang durch Anlagen in die Rinne, in der Regel entweder mit einem motorisierten Buchse oder einer Handkurbel aufgebaut. Passen Sie die Wassertiefe durch Hinzufügen oder Wasser aus der Rinne zu entfernen. Anmerkung: In der Versuchsanordnung verwendet, hier wird die gesamte Rinne an einem Drehpunkt an dem stromabwärtigen Ende angebracht ist, und die Steigung wird durch einen motorischen Buchse am stromaufwärtigen Ende gesetzt. </li><li> Während die Pumpe läuft, wählen zwei Längsorten mit Linien, die senkrecht zum Boden der Rinne gekennzeichnet. An diesen Stellen, verwenden Sie ein Lineal, um den Abstand entlang dieser senkrechten Linien, zwischen der Oberfläche des Wassers und dem Boden der Rinne. Hinweis: Je nach der Gerinne-Setup kann der Boden der Rinne als eine bessere geneigte Referenzlinie als der Boden der Rinne zu dienen. Auswählen eines larger Längsabstand wird eine bessere Genauigkeit zu erhalten. </li><li> Einstellen der Neigung der Rinne und / oder der Wassertiefe und neu zu bemessen, um die Vertikalabstandsmessungen sind die gleichen, um eine gleichmäßige Strömung zu erzielen. Messen die geneigte horizontale Abstand entlang der Unterseite der Rinne zwischen diesen beiden Längsorten. </li></ol></li><li> Halten Sie die Pumpe und warten auf das Wasser bewegen zu stoppen; Dies wird eine ebene Oberfläche zu schaffen. Erneut den Abstand zwischen der Spitze der Wildwasserbahn und die Wasseroberfläche an jedem Längs Lage. ANMERKUNG: Die Sender Steigung gleich der Differenz zwischen diesen Messungen geteilt durch die geneigte horizontale Abstand zwischen ihnen ist. </li><li> Starten Sie die Pumpe. </li><li> Wählen Sie eine Teststrecke, die eine Lage in der Nähe der Mitte oder stromabwärts gelegenen Ende der Rinne, wo Dünen haben ein regelmäßiges Muster gebildet werden soll. Stellen Sie sicher, dass dieser Abschnitt umfasst mindestens eine volle bedform. </li><li> Messen und erfassen den mittleren Sedimenttiefe (D) in the Teststrecke mit jeder Hand Mess devise (transparent Herrscher sind ideal). Der Einfachheit halber, verwenden Sie den durchschnittlichen Abstand von einem Kamm und Trog in die Gerinne unten. </li><li> Messen und erfassen den mittleren bedform Höhe in der Messstrecke, definiert als die Differenz zwischen der Sedimenttiefe bei einem Kamm und der Sedimenttiefe in einem Trog mit einem Lineal. Messen Sie mehrere bedforms, um eine gute Schätzung der durchschnittlichen erhalten. </li><li> Wieder mit dem Lineal, messen und erfassen den mittleren Wassertiefe (d) in der Teststrecke, definiert als die durchschnittliche Entfernung von der Wasseroberfläche, um das Sandbett. Verwenden Sie wieder die durchschnittliche Wassertiefe am Dünenberge und Wellentäler der Einfachheit halber. </li><li> Notieren Sie sich die Kanaldurchflussrate (Q) von dem Durchflussmesser, und die Berechnung der Durchschnittsgeschwindigkeit als Q / (d * w), wobei w die Breite der Rinne und d der Wassertiefe. Anmerkung: Die Durchflussmesser in die Rezirkulationsschleife der Rinne eingeführt ist. </li><li> Messenaufzeichnen und den Durchschnittswert bedform Wellenlänge in der Teststrecke. Typischerweise messen die Wellenlänge wie der Abstand zwischen aufeinanderfolgenden Dünenkämme. </li><li> Öffnen Sie die Mousedrop Simulation (im NetLogo Plattform) und überprüfen, ob alle Messungen innerhalb der in der Simulation Benutzeroberfläche angegebenen Variablenbereiche. Wenn ein gemessener Parameter außerhalb der Beschränkungsbereich, passen Sie die Simulation Parameterbereich mit der rechten Maustaste auf den Parameter &quot;Slider&quot;, wählen Sie &quot;Bearbeiten&quot;, und Einstellung der Min / Max-Werte. </li></ol></li><li> Visualisieren hyporheischen Austausch. <ol><li> Stellen Sie die Kamera an einem festen Ort (vorzugsweise auf einem Stativ) wies orthogonal zur Gerinne Wand mit einer einzigen bedform in der Teststrecke im Bild zentriert. Hinweis: Dies wird Probleme der schrägen Perspektive zu vermeiden. </li><li> Nehmen Sie ein Testbild, um Bedingungen zu überprüfen. Passen Sie die Beleuchtung, wenn Reflexionen sind ein Problem. </li><li> Unter Verwendung der Spritze und Nadel, machen 2-3 kleine Farbstoff injections in der Nähe des Wildwasserwand. Sicherzustellen, dass diese Injektionen bilden ~ 2 cm runde Flecken von farbigen Porenwasser bei einer Vielzahl von vertikalen und horizontalen Positionen. Seien Sie vorsichtig, um die Störung der Sandbett während der Injektion zu minimieren. Hinweis: Injektionen von kleineren Mengen an Farbstoff kann der Benutzer sehen, mehr Details und Einzelstrom Pfade anzuzeigen. </li><li> Nehmen Sie die Startzeit der Farbstoffinjektionen und nehmen Sie ein erstes Bild. Optional: Es kann Bildungs, um die anfänglichen Farbstofffronten mit Markierungen auf Transparenz Papier zu verfolgen, so dass der Farbstoff Bewegung im Labor leicht zu beobachten, aber diese Konturen blockiert auch kleine Teile der Farbstofffronten in Bildern, so gibt es eine handels aus. </li><li> Erfassen Sie die Farbstofffront Positionen in angemessenen Zeitabständen. Für Zeitrafferaufnahmen, verwenden Sie 30 Sekunden Intervallen, um glatte Ergebnisse. </li></ol></li></ol> 3. Simulation <ol><li> Führen Simulation 1: Mousedrop und vergleichen Sie mit den beobachteten Farbstofftransport.<ol><li> Öffnen Sie die Simulation Skript namens Mousedrop.nlogo. <img alt="Figur 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig2.jpg" width="600" /> Abbildung 2. Mousedrop. Dies zeigt, wo Tracer sind 7 verschiedene Instanzen in der Zeit. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> </li><li> Stellen Sie die in Tabelle 1 gezeigt, um Gerinne Versuchsbedingungen entsprechen physikalischen Systemparameter (speziell: Lambda, BedformHeight, BedDepth, HydrCond, Porosität, ChannelVelocity, Tiefe und Neigung). Achten Sie darauf, sorgfältig auf Einheiten bei der Eingabe von Eingabeparametern zu zahlen. </li><li> Passen Schieber Zeit1, Zeit2, etc., um Zeit anzuzeigen, wenn die Simulation Tracking Farbe wird sich ändern. Stellen Sie diese Farbänderungen Beobachtungszeiten, um den Vergleich der Simulationsergebnisse mit den Beobachtungen zu erleichtern, entsprechen. Notiz: Wenn die Zeit-Parameter werden alle auf 0 gesetzt, wird die Simulation eine einzige Farbe im gesamten anzuzeigen. </li><li> Nachdem alle Parameter eingestellt sind, klicken Sie auf die Schaltfläche Setup. Hinweis: Die bedform sollte in der Simulationsansicht angezeigt. </li><li> Klicken Sie auf die Maus-Drop-Taste, um die Startpositionen der virtuellen Tracer anzuzeigen. Beachten Sie, dass mehrere Standorte im Bett kann angeklickt werden. Halten Sie die Maus nach unten, um mehrere virtuelle Tracer freizugeben. Bei der Simulation Farbstoffbewegung, mit der Maus, um entweder Spurenfarbstofffronten (die Grenze rund um den Farbstoff) oder füllen Sie das vollständige Bereich der gefärbten Region. Hinweis: Einführung in mehrere virtuelle Tracer bewirkt, dass die Simulation langsamer ausgeführt. Die besten visuellen Ergebnisse werden mit Computerleistung variieren. </li><li> Nachdem alle virtuellen Tracer platziert wurden, können Sie entweder auf den Aufstieg zum nächsten Taste, die die Simulation zu starten wird und dann stoppen Sie es beim ersten Mal, oder Sie können die Go / Stopp-Taste klicken, um die simul beginnenation auf unbestimmte Zeit. Nicht wieder auf die Setup-Taste oder die Tracer muss neu gestellt werden. Anmerkung: Sobald die Simulation laufen beginnt, wird die Geschwindigkeit für die Lage der einzelnen Tracer basierend auf Simulationsparametern in Gleichungen 4 und 5. Die Tracer bewegt sich entsprechend der Geschwindigkeitsfeld 100 simuliert Sekunden und dann die Geschwindigkeit, mit der neuen Position wird berechnet und die Prozedur wird wiederholt, bis der Tracer aus dem System austritt. </li><li> Klicken Sie optional auf die GO / STOP-Taste wiederholt zu unterbrechen / fortsetzen Sie die Simulation. Vergleichen Sie die simulierte und gemessene Farbstoffverteilungen an verschiedenen Punkten in der Zeit. </li></ol></li><li> Führen Simulation 2: Interface. <ol><li> Öffnen Sie das Skript mit dem Titel-Schnittstelle. <img alt="Figur 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig3.jpg" width="600" /> Abbildung 3. Schnittstelle. Dies zeigt 370 Tracer durch den Untergrund mit Hilfe des Schnittstellensimulation fließt. Der Tracer paths zeigen, wo jeder Tracer wurde, da es an der Oberfläche Wasser-Untergrund-Schnittstelle gestartet. Schließlich alle Fließwege sollte auf die Oberflächengewässer zurückkehren. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> Hinweis: Dieses Skript stellt virtuelle Tracer auf der Bach Oberfläche in einem Flussgewichteten Weise auf der Grundlage berechnet, unter der Oberfläche Geschwindigkeiten. Diese stellt eine visuelle Repräsentation der relativen Mengen von Wasser in fließt (und aus dem) streambed an verschiedenen Standorten. </li><li> Beginnen Sie, indem Sie auf Setup, gefolgt von GO / STOP. Hinweis: Dies wird die Simulation mit den Standardeinstellungen ausgeführt werden. Die Wiederabfall? Schalter anfänglich auf AUS gesetzt, so dass die kumulative Verweilzeitverteilung geplottet Zeit verstreicht. </li><li> Nach Beobachtung der Simulation mit den Standardparametern, klicken Sie auf GO / STOP, um die Simulation zu stoppen. </li><li&gt; Ändern Sie einen oder mehrere Parameter und klicken Sie auf Setup, gefolgt von GO / STOP. Anmerkung: Dies wird die Simulation mit den Parametern, die ausgewählt worden sind, neu zu starten. </li></ol></li></ol>

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B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hyporheic+flow+and+residence+time+distributions+in+heterogeneous+cross-bedded+sediment.">Hyporheic flow and residence time distributions in heterogeneous cross-bedded sediment.</a> Water Resour Res. 45, (2009).</li><li>Boano, F., Camporeale, C., Revelli, R., Ridolfi, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sinuosity-driven+hyporheic+exchange+in+meandering+rivers.">Sinuosity-driven hyporheic exchange in meandering rivers.</a> Geophys Res Lett. 33, (2006).</li><li>Cardenas, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+model+for+lateral+hyporheic+flow+based+on+valley+slope+and+channel+sinuosity.">A model for lateral hyporheic flow based on valley slope and channel sinuosity.</a> Water Resour Res. 45, (2009).</li><li>Tonina, D., Buffington, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hyporheic+exchange+in+gravel+bed+rivers+with+pool-riffle+morphology:+Laboratory+experiments+and+three-dimensional+modeling.">Hyporheic exchange in gravel bed rivers with pool-riffle morphology: Laboratory experiments and three-dimensional modeling.</a> Water Resour Res. 43, (2007).</li><li>Harbaugh, A. W., Banta, E. R., Hill, M. C., McDonald, M. 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The authors have nothing to disclose.

In Verbindung, die Wildwasserbahn Demonstration und Partikelverfolgung Simulationen bieten eine umfassende Einführung in hyporheischen Fluss für eine Reihe von Zielgruppen. Die Teilnehmer aller Stufen sind für das Auftreten von hyporheischen Austausch durch bedforms induziert und der starken Variabilität in unterirdischen Fließwege unter bedforms vorgesehen visuelle Beweise. Diese Verfahren können als einfache Demonstration der Porenwasserfluss für Studenten oder K-12 Studenten verwendet werden, oder es kann in A...

Als Oberflächenwasser bewegt sich in einem Strom, Fluss oder Gezeitenzone schafft Kopf Farbverläufe, die Wasser in die und aus den Sedimenten 1 zu fahren. In Flusssysteme der Anteil der Bachsedimenten, wo dieser Austausch erfolgt als hyporheischen Zone 2,3 bekannt. Dieser Bereich ist wichtig, weil viele Nähr- und Schadstoffe gespeichert sind, abgeschieden wird, oder innerhalb des hyporheischen Zone 4-9 umgewandelt. Die Zeitspanne ein Tracer in dem Sediment verbleiben kann Verweilzeit bezeichnet. Beide Verweilzeiten und die Positionen der Strömungswege beeinflussen die Transformationsprozesse. Verbessertes Verständnis der Prozesse Fluss durch das Sediment beeinflussen wird benötigt, um den Stofftransport in Flüssen prognostizieren und zu adressieren große Umweltprobleme, die sich aus Ausbreitung von Materialien wie Nährstoffe (zB Küsten Hypoxie 10,11). Trotz der Bedeutung der hyporheischen Austausch, ist es oft nicht in grundständigen Studiengängen in der Hydrologie beschrieben,Strömungsmechanik, Hydraulik etc. Erzieher wollen hyporheischen Austausch, um ihre Kurse hinzufügen, könnte es nützlich sein, experimentelle und numerische Visualisierungen, die deutlich zeigen, diesen Prozess zu haben. Stream Kanal sinuosity, umgebenden Grundwasserstände und Bach Topographie (dh, Bars, bedforms und biogenen Hügel) beeinflussen hyporheischen Austausch in unterschiedlichem Maße 12-17. Diese Studie konzentrierte sich auf bedforms wie Dünen und Wellen, die in der Regel sind die Schlüssel geomorphologischen Merkmale hyporheischen Fluss 14,15 beeinflussen. Wir haben eine numerische Simulation und Laborversuch, um die Strömung durch eine regelmäßige Reihe von bedforms visualisieren. Diese Simulation wird auf einem Körper der bisherigen Forschung über hyporheischen Fließwege leicht beobachtbaren Systemeigenschaften 15,18-21 basiert. Da diese Forschung bildet den wissenschaftlichen Hintergrund für die Simulation, folgt eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Aspekte der Theorie. Bedform Topographie, T (x),ist gegeben durch: Gleichung 1: <img alt="Gleichung 1" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq1.jpg" /> wobei H der doppelten Amplitude des bedform ist, k die Wellenzahl und x die Längsabmessung parallel zu der Durchschnitts streambed Oberfläche. Ein Beispiel dieser bedform Topographie ist in Abbildung 1 dargestellt. <img alt="Abbildung 1" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig1.jpg" /> Abbildung 1. Parameterdefinitionen und Einstellungen durch den Benutzer gesteuert. In Schnittstelle werden Tracerpartikel in einem Flussgewichteten Weise an der Wasser / Sediment-Schnittstelle freigegeben und durch das Sediment verfolgt. Wenn show-Pfaden? &quot;Ein&quot; der Wassertracer Zeichen, wo sie sind, zeigt sich ihre Wege. Wenn ein Tracer kehrt in den Oberflächengewässern, ändert sich dieses Ter Gesamtzahl der Tracer in das System, beim erneuten Rückgang? auf &quot;off&quot; eingestellt ist. Die kumulative Verweilzeitverteilung Plot zeigt diese Änderung durch Auftragen des Verhältnisses der Anzahl von Tracern im Sediment Bett verbleibende der ursprünglichen Zahl als Funktion der Zeit. Wenn Re-Tropfen? &quot;Ein&quot; ist dann Tracer, die das System verlassen, werden in der gleichen Flussgewichteten Weise wie ursprünglichen Teilchen ersetzt, und die kumulative Darstellung ist deaktiviert. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td> Parametername </td><td> Einheiten </td><td colspan="3"> Definition </td><td> Schnittstelle </td><td> Mousedrop </td></tr><tr><td> Lambda (λ) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Wellenlänge bedform (siehe Abbildung 1) &lt;/ td&gt; <td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> BedformHeight (H) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Zweimal die bedform Amplitude (siehe Abbildung 1) </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> BedDepth (D) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Tiefe der Sedimente (siehe Abbildung 1) </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> HydrCond (K) </td><td> cm / s </td><td colspan="3"> Hydraulische Leitfähigkeit </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Porosität (θ) </td><td></td><td colspan="3"> Porosität </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> ChannelVelocity (U) </td><td> cm / s </td><td colspan="3"> Durchschnittsgeschwindigkeit in der Oberflächengewässer oder Kanal </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Tiefe (d) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Wassertiefe (siehe Abbildung 1) </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Slope (S) </td><td></td><td colspan="3"> Steigung der bedforms und Wasseroberfläche </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td&gt; <img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> NumParticles </td><td></td><td colspan="3"> Die Anzahl der Partikel in das System freigesetzt wird. </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr><tr><td> TimeX (Zeit1, Zeit2 ..) </td><td> min </td><td colspan="3"> Zeitpunkt, zu dem jede Farbänderung auftritt </td><td></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Simulation Buttons </td><td></td><td colspan="3"> Definition </td><td> Schnittstelle </td><td> Mousedrop </td></tr><tr><td> Einrichten </td><td></td><td colspan="3"> Stellen Sie die die Simulation mit Hilfe von Parametern gezeigt </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> GO / STOP </td><td></td><td colspan="3"> Startet und stoppt die Simulation </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Schritt </td><td></td><td colspan="3"> Ein Klick auf Schritt bewirkt einen Zeitschritt einen Pass zu spielen. Dies ermöglicht Benutzern, den Code verlangsamen und genau sehen, was in 100 sec passiert. </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr><tr><td> klare Wege </td><td></td><td colspan="3"> Löscht alle er blaue Partikelbahnen vom Bildschirm </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Weiter zum nächsten Mal </td><td></td><td colspan="3"> Dies bewirkt, dass das Programm bis zum nächsten Farbwechsel Zeit (TimeX)</td><td></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Maus-Drop- </td><td></td><td colspan="3"> Diese Taste muss angeklickt werden, bevor Partikel können im Untergrund, indem Sie auf Standorte in den Untergrund aufgestellt werden. </td><td></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Show-Pfaden? </td><td></td><td colspan="3"> Wenn show-Pfaden? &quot;an&quot; ist die Wasserpartikel hinterlassen eine Spur von Blau zeigt, wo sie gewesen sind (siehe Abbildung 1). </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> erneut fallen zu lassen? </td><td></td><td colspan="3"> Wenn Re-Tropfen? &quot;Ein&quot; ist die Partikel in einem Fluß gewichtet für jedes Teilchen, welches das System verlässt ersetzt, und die kumulative Darstellung nicht. Wenn ein particle verlässt den hyporheischen Zone, wenn re-Drop die Zahl der Teilchen im System sinkt? &quot;aus&quot; ist (siehe Abbildung 1). </td><td><img alt="Häkchen" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr></tbody></table> Tabelle 1 wortlich Parameter und Simulation Controls. Jeder Parameter, Tasten und Schieber, die vom Benutzer eingestellt werden kann, ist in der Tabelle zusammen mit einem gegebenen Definition. In dieser Simulation zwei Prozesse induzieren Fluidgeschwindigkeit im Sandbett. Die erste ist auf die Wechselwirkungen des Strömungsflusses mit bedforms. Die Geschwindigkeit Kopf an der Wasser / Sediment-Schnittstelle durch bedforms induziert wird, ist auch in etwa sinusförmig, und durch eine Viertelwellenlänge vom bedform sich 22 verschoben. Die Amplitude des Geschwindigkeitshöhenfunktion an dem oberflächen unterirdischen Oberfläche wurde aus Messungen als 16 angenähert: ge = &quot;always&quot;&gt; Gleichung 2: <img alt="Gleichung 2" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq2.jpg" /> wobei U die mittlere Oberflächenwassergeschwindigkeit, g die Gravitationskonstante ist, und d die Tiefe des Wassers (in 1 gezeigt). Die Geschwindigkeit Kopf-Funktion ist dann gegeben durch: Gleichung 3: <img alt="Gleichung 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq3.jpg" /> Dieser Kopf Funktion kann dann verwendet, um die bedform basierende Komponente der unterirdischen Geschwindigkeitsfunktionen durch Lösung der Laplace-Gleichung mit einem konstanten Sandbetttiefe 20 zu berechnen. Die zweite Komponente des Porenwassergeschwindigkeit wird durch die Steigung des Systems S, die zu einem Gravitations Kopfgradientensystem entspricht bestimmt, daß Ausbeuten Strömung in der stromabwärtigen Richtung proportionals / ftp_upload / 53.285 / 53285eq_S_inline.jpg &quot;/&gt; Die letzten Funktionen zur Porenwassergeschwindigkeit sind.: Gleichung 4: <img alt="Gleichung 4" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq4.jpg" /> Gleichung 5: <img alt="Gleichung 5" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq5.jpg" /> wobei u die Längsgeschwindigkeitskomponente ist, v die vertikale Geschwindigkeitskomponente ist, K die durchschnittliche hydraulische Leitfähigkeit des Sediments, die mittlere Porosität der Sedimente, y die vertikale Koordinate ist und D die Tiefe der Sedimente. Particle-Tracking-Simulation erzeugt wurden, die den NetLogo Modellierungssprache und Simulationsplattform 23 zu verwenden. Die beiden Implementierungen (Mousedrop.nlogo und Interface.nlogo) verwenden diese Gleichungen auf hyp modellierenorheic Fluss mit der gleichen Simulationskern. Der Hauptunterschied ist die anfänglichen Positionen der Markierungspartikel. Mousedrop ermöglicht dem Benutzer die simulierten Leuchtspur überall im oberflächennahen Bereich zu platzieren. Untergrundgeschwindigkeit Gleichungen 4 und 5 werden verwendet, um den Tracer zu bewegen, um Farbstoff Injektionsexperimente simulieren. In-Schnittstelle, Tracer wird immer entlang der Oberfläche / Untergrundgrenze in einem Flussgewichteten Weise angeordnet. Dies ahmt die Lieferung von gelösten und suspendierten Material von der Oberfläche von Wasser in den Porenwasser, das für ein Verständnis hyporheischen Austausch ist. Der Tracer bewegt sich dann im Untergrund ab, bis er wieder den Strom Wasser erreicht. Auf den Spuren der Farbstoff-Pfade in der Wildwasserbahn und die Simulation der Wege mit NetLogo liefert die Stromlinien des Strömungsfelds, solange die Strömungsverhältnisse und bedform Morphologie stabil bleiben während des Beobachtungszeitraums. Interface.nlogo erzeugt eine kumulative Verteilung der Verweilzeit, die das zeigt, Verhältnis der Anzahl vonTracer-Partikel im Sediment verbleibenden der anfänglichen Anzahl von Tracer-Partikel zum Zeitpunkt 0 als Funktion der Zeit gegeben. Wie kürzlich in einer Literaturübersicht 24 diskutiert wird, bestehen noch beträchtliche Debatte innerhalb der Bildungsforschungsgemeinschaft über die relativen Vorteile der praktischen Laborversuchen gegenüber simulierten Labors und Computermodelle. Auf der einen Seite, einige das Gefühl, dass &quot;praktische Erfahrung ist das Herzstück des Lernens&quot; 25, und Vorsicht, dass Kosteneinsparungen Argumente werden Betankung der Ersatz von Hands-on Lab-Aktivitäten durch computerbasierte Simulationen, zum Nachteil der Schüler Verständnis 26. Auf der anderen Seite, einige Forscher in der Wissenschaft / Ingenieurausbildung argumentieren, dass Simulationen sind mindestens so wirksam wie herkömmliche praktische Übungen 27, oder die Vorteile der Computer-Simulation bei der Förderung der Studenten in den Mittelpunkt &quot;entdeckendes Lernen&quot; 28 zu diskutieren. Während Konsens wurde nicht neuschmerzten, haben viele Forscher stellten fest, dass im Idealfall Computersimulationen sollte ergänzen, anstatt zu verdrängen, Hands-on-Experimente im Labor 29,30. Es gab auch Initiativen im Natur- und Ingenieurausbildung, gleichzeitig Paar physikalischen Experimenten und realen Erfassung mit Computersimulationen der Phänomene; siehe zB &quot;bifocal Modellierung&quot; 31. Die Schüler können ein tieferes konzeptionelles Wissen und ein besseres Verständnis der wissenschaftlichen Forschungsprozesses durch die Interaktion mit sowohl einem physikalischen System, und eine Computersimulation des Systems zu gewinnen. Dieses Verfahren beinhaltet, die Studierenden führen eine Stofftransport Experiment, das Gravitations und bedform induzierten hyporheischen Wechselfluss zeigt, und passen ihre eigenen Versuchsaufbau und die Ergebnisse mit einer Computersimulation der gleichen Phänomene. Dieser Vergleich ermöglicht wichtige Schüler-Lernergebnisse und eine tiefere Diskussion der ter wissenschaftliche Methode, und das Zusammenspiel zwischen Modell / Theoriebildung und empirische Validierung durch die Datenerfassung. Nach dem Durchführen dieses Vergleichs können die Schüler auch die Vorteile für die Vorteile der Computersimulation, eine Vielzahl von alternativen Szenarien schnell zu erkunden, indem Modellparameter.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1244">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:117px;">Flume</td>
			<td style="width:199px;">Engineering Laboratory Design</td>
			<td style="width:125px;">Custom</td>
			<td style="width:804px;">Laboratory flume with clear sides for 24-48 hours</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Flowmeter</td>
			<td>Rosemount&#160;</td>
			<td>8800 vortex&#160;</td>
			<td style="width:804px;">This is located inside the recirculation loop of the flume</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Sand</td>
			<td>US. Silica</td>
			<td>F30</td>
			<td style="width:804px;">Research-grade sand to form a layer 10-20 cm deep throughout the flume</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;">Dye</td>
			<td>Samples from food companies</td>
			<td></td>
			<td style="width:804px;">Water-soluble food grade dye made into an aqueous solution.&#160; Dark colors like red, blue and green work best. (Avoid food dyes in propylene glycol)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Syringe</td>
			<td>HSW</td>
			<td>4100.000V0</td>
			<td style="width:804px;">5-10 mL, e.g. HSW Norm-Ject 2-part disposable syringe</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Pipetting Needle</td>
			<td>Cadence Science</td>
			<td>7942</td>
			<td>14-gage, 6-in blunt end,&#160; to inject the dye deep into the sand.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;">Digital Camera</td>
			<td>Any</td>
			<td></td>
			<td style="width:804px;">Digital camera with steady tripod (Time lapse cameras can be used to collect rapid evenly spaced data.)&#160; We used a Nikon D7000.</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Ruler</td>
			<td>Any</td>
			<td></td>
			<td style="width:804px;">Transparent is best.</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Measuring Tape</td>
			<td>Any</td>
			<td></td>
			<td style="width:804px;"></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Netlogo Software</td>
			<td>CCL</td>
			<td></td>
			<td><a href="http://ccl.northwestern.edu/netlogo/">http://ccl.northwestern.edu/netlogo/</a></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Mousedrop.nlogo</td>
			<td>Netlogo Commons</td>
			<td align="right">4259</td>
			<td><a href="http://modelingcommons.org/browse/one_model/4259">http://modelingcommons.org/browse/one_model/4259</a></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Interface.nlogo</td>
			<td>Netlogo Commons</td>
			<td align="right">4258</td>
			<td><a href="http://modelingcommons.org/browse/one_model/4258">http://modelingcommons.org/browse/one_model/4258</a></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

visualizing hyporheic flow through bedforms using dye experiments and simulation

Advektiven Austausch zwischen den Porenraum der Sedimente und der darüberliegenden Wassersäule, die so genannte hyporheischen Austausch in Flussumgebungen treibt Stofftransport in Flüssen und viele wichtige biogeochemischen Prozessen. Um das Verständnis dieser Prozesse durch visuelle Demonstration zu verbessern, haben wir ein hyporheischen Strömungssimulation in der Multi-Agenten-Computermodellierungsplattform NetLogo erstellt. Die Simulation zeigt virtuelle Tracer durch ein Bachbett mit zweidimensionalen bedforms abgedeckt fließt. Sediment, Fluss und bedform Merkmale als Eingangsgrößen für das Modell verwendet wird. Wir zeigen, wie diese Simulationen entsprechen experimentellen Beobachtungen aus Laborexperimenten Gerinne basierend auf gemessenen Eingabeparameter. Farbstoff in die Gerinne Sedimente injiziert, um die Porenwasserfluss zu visualisieren. Zum Vergleich virtuellen Markierungspartikel werden an den gleichen Stellen in der Simulation gesetzt. Dieses gekoppelte Simulation und Laborversuch ist erfolgreich in Undergraduate-und gradua verwendette Laboratorien Flussporenwasser Wechselwirkungen direkt zu visualisieren und zu zeigen, wie physikalisch basierten Strömungssimulationen können Umweltphänomene zu reproduzieren. Studenten fotografierte des Bettes durch die transparenten Wände Gerinne und verglichen sie mit Formen des Farbstoffes zu den gleichen Zeiten in der Simulation. Dies führte zu sehr ähnliche Trends, die die Schüler zu besseren sowohl die Strömungsmuster und das mathematische Modell zu verstehen erlaubt. Die Simulationen erlauben es dem Benutzer, um die Auswirkungen der einzelnen Eingabeparameter schnell zu visualisieren, indem Sie mehrere Simulationen. Dieses Verfahren kann auch in Forschungsanwendungen verwendet werden, um grundlegende Prozesse zu veranschaulichen, beziehen Grenzflüsse und Porenwassertransport, und unterstützen quantitative Prozessbasierte Modellierung werden.

Die Verwendung einer Simulation in Verbindung mit Experimenten ermöglicht es den Studierenden, um die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen idealisierten mathematischen Modelle und komplexer realer Systeme zu beobachten. Abbildung 4 zeigt ein Beispiel vergleichen Farbstoffinjektion Fotografien mit Mousedrop Simulationen. Die anfängliche Fotografie verwendet wird, um die Platzierung des simulierten Farbtracer zum Zeitpunkt Null zu bestimmen, und dann wird die Simulation für 34,2 min laufen...

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Visualizing Hyporheic Flow Through Bedforms Using Dye Experiments and Simulation

This manuscript describes how to create regular bedforms in a flume, visualize flow through the bedforms, and use computer simulations to simulate the hyporheic flow. The computer simulations compare well with the experimental observations. This coupled simulation and experiment is well-suited for both research and educational purposes.

Visualisierung wortlich Übermittlung über bedforms Mit Dye Experimente und Simulation

Advective exchange between the pore space of sediments and the overlying water column, called hyporheic exchange in fluvial environments, drives solute ...

visualizing-hyporheic-flow-through-bedforms-using-dye-experiments

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Unit 1

Dimensional Analysis, Similitude, and Modeling

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12.1K Aufrufe.  St. Ambrose University. This manuscript describes how to create regular bedforms in a flume, visualize flow through the bedforms, and use computer simulations to simulate the hyporheic flow. The computer simulations compare well with the experimental observations. This coupled simulation and experiment is well-suited for both research and educational purposes. 

Serie: Visualizing Hyporheic Flow Through Bedforms Using Dye Experiments and Simulation

Simulation, Fabrication and Characterization of THz Metamaterial Absorbers

Metamaterials (MM), artificial materials engineered to have properties that may not be found in nature, have been widely explored since the first theoretical1 and experimental demonstration2 of their unique properties. MMs can provide a highly controllable electromagnetic response, and to date have been demonstrated in every technologically relevant spectral range including the optical3, near IR4, mid IR5 , THz6 , mm-wave7 , microwave8 and radio9 bands. Applications include perfect lenses10, sensors11, telecommunications12, invisibility cloaks13 and filters14,15. We have recently developed single band16, dual band17 and broadband18 THz metamaterial absorber devices capable of greater than 80% absorption at the resonance peak. The concept of a MM absorber is especially important at THz frequencies where it is difficult to find strong frequency selective THz absorbers19. In our MM absorber the THz radiation is absorbed in a thickness of ~ &lambda;/20, overcoming the thickness limitation of traditional quarter wavelength absorbers. MM absorbers naturally lend themselves to THz detection applications, such as thermal sensors, and if integrated with suitable THz sources (e.g. QCLs), could lead to compact, highly sensitive, low cost, real time THz imaging systems.

This protocol outlines the simulation, fabrication and characterization of THz metamaterial absorbers. Such absorbers, when coupled with an appropriate sensor, have applications in THz imaging and spectroscopy.

Simulation, Herstellung und Charakterisierung von THz Metamaterial Absorber

Metamaterials (MM),  artificial materials engineered to have properties that may not be found in  nature, have been widely explored since the first ...

Forschung

Ingenieurwesen

Measuring Material Microstructure Under Flow Using 1-2 Plane Flow-Small Angle Neutron Scattering

A new small-angle neutron scattering (SANS) sample environment optimized for studying the microstructure of complex fluids under simple shear flow is presented. The SANS shear cell consists of a concentric cylinder Couette geometry that is sealed and rotating about a horizontal axis so that the vorticity direction of the flow field is aligned with the neutron beam enabling scattering from the 1-2 plane of shear (velocity-velocity gradient, respectively). This approach is an advance over previous shear cell sample environments as there is a strong coupling between the bulk rheology and microstructural features in the 1-2 plane of shear. Flow-instabilities, such as shear banding, can also be studied by spatially resolved measurements. This is accomplished in this sample environment by using a narrow aperture for the neutron beam and scanning along the velocity gradient direction. Time resolved experiments, such as flow start-ups and large amplitude oscillatory shear flow are also possible by synchronization of the shear motion and time-resolved detection of scattered neutrons. Representative results using the methods outlined here demonstrate the useful nature of spatial resolution for measuring the microstructure of a wormlike micelle solution that exhibits shear banding, a phenomenon that can only be investigated by resolving the structure along the velocity gradient direction. Finally, potential improvements to the current design are discussed along with suggestions for supplementary experiments as motivation for future experiments on a broad range of complex fluids in a variety of shear motions.

A shear cell is developed for small-angle neutron scattering measurements in the velocity-velocity gradient plane of shear and is used to characterize complex fluids. Spatially resolved measurements in the velocity gradient direction are possible for studying shear-banding materials. Applications include investigations of colloidal dispersions, polymer solutions, and self-assembled structures.

Messwerkstoffgefüge unter Verwendung von Fluss 1-2 Flugzeug Flussneutronenkleinwinkelstreuung

A new small-angle neutron scattering (SANS) sample environment optimized for studying the microstructure of complex fluids under simple shear flow is ...

Experiments on Ultrasonic Lubrication Using a Piezoelectrically-assisted Tribometer and Optical Profilometer

Friction and wear are detrimental to engineered systems. Ultrasonic lubrication is achieved when the interface between two sliding surfaces is vibrated at a frequency above the acoustic range (20 kHz). As a solid-state technology, ultrasonic lubrication can be used where conventional lubricants are unfeasible or undesirable. Further, ultrasonic lubrication allows for electrical modulation of the effective friction coefficient between two sliding surfaces. This property enables adaptive systems that modify their frictional state and associated dynamic response as the operating conditions change. Surface wear can also be reduced through ultrasonic lubrication. We developed a protocol to investigate the dependence of friction force reduction and wear reduction on the linear sliding velocity between ultrasonically lubricated surfaces. A pin-on-disc tribometer was built which differs from commercial units in that a piezoelectric stack is used to vibrate the pin at 22 kHz normal to the rotating disc surface. Friction and wear metrics including effective friction force, volume loss, and surface roughness are measured without and with ultrasonic vibrations at a constant pressure of 1 to 4 MPa and three different sliding velocities: 20.3, 40.6, and 87 mm/sec. An optical profilometer is utilized to characterize the wear surfaces. The effective friction force is reduced by 62% at 20.3 mm/sec. Consistently with existing theories for ultrasonic lubrication, the percent reduction in friction force diminishes with increasing speed, down to 29% friction force reduction at 87 mm/sec. Wear reduction remains essentially constant (49%) at the three speeds considered.

We present a protocol for using a piezoelectrically-assisted tribometer and optical profilometer to investigate the dependence of ultrasonic wear and friction reduction on linear velocity, contact pressure, and surface properties.

Experimente an Ultraschall-Schmierung Verwenden eines piezoelektrisch unterstützten Tribometer und optische Profilometer

Friction and wear are detrimental to engineered systems. Ultrasonic lubrication is achieved when the interface between two sliding surfaces is vibrated at ...

Knowledge Based Cloud FE Simulation of Sheet Metal Forming Processes

The use of Finite Element (FE) simulation software to adequately predict the outcome of sheet metal forming processes is crucial to enhancing the efficiency and lowering the development time of such processes, whilst reducing costs involved in trial-and-error prototyping. Recent focus on the substitution of steel components with aluminum alloy alternatives in the automotive and aerospace sectors has increased the need to simulate the forming behavior of such alloys for ever more complex component geometries. However these alloys, and in particular their high strength variants, exhibit limited formability at room temperature, and high temperature manufacturing technologies have been developed to form them. Consequently, advanced constitutive models are required to reflect the associated temperature and strain rate effects. Simulating such behavior is computationally very expensive using conventional FE simulation techniques.
This paper presents a novel Knowledge Based Cloud FE (KBC-FE) simulation technique that combines advanced material and friction models with conventional FE simulations in an efficient manner thus enhancing the capability of commercial simulation software packages. The application of these methods is demonstrated through two example case studies, namely: the prediction of a material's forming limit under hot stamping conditions, and the tool life prediction under multi-cycle loading conditions.

The following paper presents a novel FE simulation technique (KBC-FE), which reduces computational cost by performing simulations on a cloud computing environment, through the application of individual modules. Moreover, it establishes a seamless collaborative network between world leading scientists, enabling the integration of cutting edge knowledge modules into FE simulations.

Wissensbasierte Wolke FE Simulation von Blechumformprozessen

The use of Finite Element (FE) simulation software to adequately predict the outcome of sheet metal forming processes is crucial to enhancing the ...

Study of Siphon Breaker Experiment and Simulation for a Research Reactor

Under the design conditions of a research reactor, the siphon phenomenon induced by pipe rupture can cause continuous outward flow of water. To prevent this outflow, a control device is required. A siphon breaker is a type of safety device that can be utilized to control the loss of coolant water effectively.
To analyze the characteristics of siphon breaking, a real-scale experiment was conducted. From the results of the experiment, it was found that there are several design factors that affect the siphon breaking phenomenon. Therefore, there is a need to develop a theoretical model capable of predicting and analyzing the siphon breaking phenomenon under various design conditions. Using the experimental data, it was possible to formulate a theoretical model that accurately predicts the progress and the result of the siphon breaking phenomenon. The established theoretical model is based on fluid mechanics and incorporates the Chisholm model to analyze two-phase flow. From Bernoulli&#39;s equation, the velocity, quantity, undershooting height, water level, pressure, friction coefficient, and factors related to the two-phase flow could be obtained or calculated. Moreover, to utilize the model established in this study, a siphon breaker analysis and design program was developed. The simulation program operates on the theoretical model basis and returns the result as a graph. The user can confirm the possibility of the siphon breaking by checking the shape of the graph. Furthermore, saving the entire simulation result is possible and it can be used as a resource for analyzing the real siphon breaking system.
In conclusion, the user can confirm the status of the siphon breaking and design the siphon breaker system using the program developed in this study.

The siphon breaking phenomenon was investigated experimentally and a theoretical model was proposed. A simulation program based on the theoretical model was developed and the results of the simulation program were compared with experimental results. It was concluded that the results of the simulation program matched the experimental results well.

Studium der Siphon Breaker Experiment und Simulation für einen Forschungsreaktor

Under the design conditions of a research reactor, the siphon phenomenon induced by pipe rupture can cause continuous outward flow of water. To prevent ...

Simultaneous Measurement of Turbulence and Particle Kinematics Using Flow Imaging Techniques

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine micro-organisms, and/or sediments in the ocean, or fluidized bed reactors and combustion processes in engineered systems. In order to study the effect of turbulence on the kinematics of particles in such flows, simultaneous measurements of both the flow and particle kinematics are required. Non-intrusive, optical flow measurement techniques for measuring turbulence, or for tracking particles, exist but measuring both simultaneously can be challenging due to interference between the techniques. The method presented herein provides a low cost and relatively simple method to make simultaneous measurements of the flow and particle kinematics. A cross section of the flow is measured using a particle image velocimetry (PIV) technique, which provides two components of velocity in the measurement plane. This technique utilizes a pulsed-laser for illumination of the seeded flow field that is imaged by a digital camera. The particle kinematics are simultaneously imaged using a light emitting diode (LED) line light that illuminates a planar cross section of the flow that overlaps with the PIV field-of-view (FOV). The line light is of low enough power that it does not affect the PIV measurements, but powerful enough to illuminate the larger particles of interest imaged using the high-speed camera. High-speed images that contain the laser pulses from the PIV technique are easily filtered by examining the summed intensity level of each high-speed image. By making the frame rate of the high-speed camera incommensurate with that of the PIV camera frame rate, the number of contaminated frames in the high-speed time series can be minimized. The technique is suitable for mean flows that are predominantly two-dimensional, contain particles that are at least 5 times the mean diameter of the PIV seeding tracers, and are low in concentration.

The technique described herein offers a low cost and relatively simple method to simultaneously measure particle kinematics and turbulence in flows with low particle concentrations. The turbulence is measured using particle image velocimetry (PIV), and particle kinematics are calculated from images obtained with a high-speed camera in an overlapping field-of-view.

Gleichzeitige Messung von Turbulenzen und Partikel-Kinematik mit bildgebenden Verfahren

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine ...

A 100 KW Class Applied-field Magnetoplasmadynamic Thruster

Applied-field magnetoplasmadynamic thrusters (AF-MPD thrusters) are hybrid accelerators in which electromagnetic and gas dynamic processes accelerate plasma to high speed; they have considerable potential for future space applications with the significant advantages of high specific impulse and thrust density. In this paper, we present a series of protocols for designing and manufacturing a 100 kW class of AF-MPD thruster with water-cooling structures, a 130 V maximum discharge voltage, a 800 A maximum discharge current, and a 0.25 T maximum strength of magnetic field. A hollow tantalum tungsten cathode acts as the only propellant inlet to inhibit the radial discharge, and it is positioned axially at the rear of the anode in order to relieve anode starvation. A cylindrical divergent copper anode is employed to decrease anode power deposition, where the length has been reduced to decrease the wall-plasma connecting area. Experiments utilized a vacuum system that can achieve a working vacuum of 0.01 Pa for a total propellant mass flow rate lower than 40 mg/s and a target thrust stand. The thruster tests were carried out to measure the effects of the working parameters such as propellant flow rates, the discharge current, and the strength of applied magnetic field on the performance and to allow appropriate analysis. The thruster could be operated continuously for significant periods of time with little erosion on the hollow cathode surface. The maximum power of the thruster is 100 kW, and the performance of this water-cooled configuration is comparable with that of thrusters reported in the literature.

The goal of this protocol is to introduce the design of a 100 kW class applied-field magnetoplasmadynamic thruster and relevant experimental methods.

Ein 100 KW-Klasse angewendet-Feld Magnetoplasmadynamic Thruster

Applied-field magnetoplasmadynamic thrusters (AF-MPD thrusters) are hybrid accelerators in which electromagnetic and gas dynamic processes accelerate ...

Visualizing Uniaxial-strain Manipulation of Antiferromagnetic Domains in Fe1+YTe Using a Spin-polarized Scanning Tunneling Microscope

The quest to understand correlated electronic systems has pushed the frontiers of experimental measurements toward the development of new experimental techniques and methodologies. Here we use a novel home-built uniaxial-strain device integrated into our variable temperature scanning tunneling microscope that enables us to controllably manipulate in-plane uniaxial strain in samples and probe their electronic response at the atomic scale. Using scanning tunneling microscopy (STM) with spin-polarization techniques, we visualize antiferromagnetic (AFM) domains and their atomic structure in Fe1+yTe samples, the parent compound of iron-based superconductors, and demonstrate how these domains respond to applied uniaxial strain. We observe the bidirectional AFM domains in the unstrained sample, with an average domain size of ~50-150 nm, to transition into a single unidirectional domain under applied uniaxial strain. The findings presented here open a new direction to utilize a valuable tuning parameter in STM, as well as other spectroscopic techniques, both for tuning the electronic properties as for inducing symmetry breaking in quantum material systems.

Visualizing Uniaxial-strain Manipulation of Antiferromagnetic Domains in Fe1+YTe Using a Spin-polarized Scanning Tunneling Microscope

Using uniaxial strain combined with spin-polarized scanning tunneling microscopy, we visualize and manipulate the antiferromagnetic domain structure of Fe1+yTe, the parent compound of iron-based superconductors.

Visualisierung von einachsiger Beanspruchung Manipulation der antiferromagnetischen Domänen in Fe1 +YTe mit einer Spin-polarisierten Scanning Tunneling Mikroskop

The quest to understand correlated electronic systems has pushed the frontiers of experimental measurements toward the development of new experimental ...

Automated Delivery of Microfabricated Targets for Intense Laser Irradiation Experiments

Described is an experimental procedure that enables high-power laser irradiation of microfabricated targets. Targets are brought to the laser focus by a closed feedback loop that operates between the target manipulator and a ranging sensor. The target fabrication process is explained in detail. Representative results of MeV-level proton beams generated by irradiation of 600 nm thick gold foils at a rate of 0.2 Hz are given. The method is compared with other replenishable target systems and the prospects of increasing the shot rates to above 10 Hz are discussed.

A protocol is presented for automated irradiation of thin gold foils with high intensity laser pulses. The protocol includes a step-by-step description of the micromachining target fabrication process and a detailed guide for how targets are brought to the laser&#39;s focus at a rate of 0.2 Hz.

Automatisierte Lieferung von mikrofabrizierten Targets für intensive Laserbestrahlungsexperimente

Described is an experimental procedure that enables high-power laser irradiation of microfabricated targets. Targets are brought to the laser focus by a ...

Frugal Imaging Technique of Capillary Flow Through Three-Dimensional Polymeric Printing Powders

The development of novel imaging techniques of molecular and colloidal transport, including nanoparticles, is an area of active investigation in microfluidic and millifluidic studies. With the advent of three-dimensional (3D) printing, a new domain of materials has emerged, thereby increasing the demand for novel polymers. Specifically, polymeric powders, with average particle sizes on the order of a micron, are experiencing a growing interest from academic and industrial communities. Controlling material tunability at the mesoscopic to microscopic length scales creates opportunities to develop innovative materials, such as gradient materials. Recently, a need for micron-sized polymeric powders has been growing, as clear applications for the material are developing. Three-dimensional printing provides a high-throughput process with a direct link to new applications, driving investigations into the physio-chemical and transport interactions on a mesoscale. The protocol that is discussed in this article provides a non-invasive technique to image fluid flow in packed powder beds, providing high temporal and spatial resolution while leveraging mobile technology that is readily available from mobile devices, such as smartphones. By utilizing a common mobile device, the imaging costs that would normally be associated with an optical microscope are eliminated, resulting in a frugal-science approach. The proposed protocol has successfully characterized a variety of combinations of fluids and powders, creating a diagnostic platform for quickly imaging and identifying an optimal combination of fluid and powder.

The proposed technique will provide a novel, efficient, frugal, and non-invasive approach for imaging fluidic flow through a packed powder bed, yielding high spatial and temporal resolution.