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. Software de Simulación <ol><li> Utilice el software que se describe en esta sección. <ol><li> Descargue e instale la / de código abierto multi-agente lenguaje libre de modelado y la plataforma de simulación, NetLogo (Disponible: <a href="http://ccl.northwestern.edu/netlogo/">http://ccl.northwestern.edu/netlogo/,</a> versión 5.1 o posterior). Nota: Este software está disponible sin costo alguno y funciona en todos los sistemas operativos (Windows / Mac / Linux). </li><li> Descargue los dos archivos de script de simulación específicos (mousedrop.nlogo y interface.nlogo) que acompañan a este procedimiento de laboratorio. (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> ) Nota: Una vez que la plataforma de simulación está instalado y estos archivos se han descargado, haga doble clic en estos archivos se abre automáticamente tél simulaciones, listo para funcionar. </li></ol></li></ol> 2. Flume Demostración <ol><li> Configure el canal de laboratorio a fin de que todos los parámetros (Tabla 1) caen dentro de las limitaciones de simulación mousedrop rango de parámetros. Nota: Las restricciones se pueden ajustar en mousedrop, si es necesario para el sistema físico mediante la edición de los controles deslizantes. <ol><li> Vierta una capa de aproximadamente 15 a 25 cm de arena en el canal. Mida y registre la conductividad hidráulica y la porosidad de la arena siguiendo métodos estándar 32,33. </li><li> Llene el canal con aproximadamente 20 a 30 cm de agua. </li><li> Iniciar el canal de flujo y aumentar la velocidad de flujo a un nivel que es lo suficientemente rápido para mover los granos de arena y por lo tanto para crear bedforms. Nota: El caudal se puede ajustar aún más para refinar características bedform con la práctica. Tamaños Bedform son el resultado de la tasa de flujo, la profundidad del agua y propiedades de la arena. </li><li> Permitir bedforms para desarrollar for 24.12 horas para formar dunas naturales / morfología de onda. Para acelerar este proceso, de forma manual forma dunas regulares, y luego permitir que el transporte de sedimentos de 4.12 h. Alternativamente, formar manualmente dunas triangulares regulares. Nota: Las dunas triangulares regulares producirán patrones regulares de intercambio hyporheic, pero no se mostrará tanto la complejidad como dunas naturales / bedforms ondulación. </li><li> Una vez que se alcanzan los bedforms deseados, reducir la tasa de flujo de agua hasta que ralentiza el transporte de sedimentos cama y características bedform detienen cambiante. <ol><li> Visualmente observar el movimiento de los granos de sedimento que comprenden la cama, y ​​reducir el flujo hasta que el movimiento cesa. Nota: Esto preservar la morfología de cama para la duración del experimento. </li><li> Para confirmar que, de movimiento lento episódica no está ocurriendo, posiciones de las marcas o fotografía bedform y luego observar en un momento posterior. Nota: Sólo es importante que bedforms no se mueven de manera significativa en el marco de tiempo del experimento, de modo que ofreceun tiempo de observación suficiente para confirmar que bedforms son estables. </li></ol></li><li> Ajuste pendiente canal de flujo y / o la profundidad del agua para conseguir un flujo uniforme bajo la velocidad de flujo reducida. <ol><li> Control de pendiente del canal a través del equipo construido en el canal, por lo general un enchufe motorizado o una manivela. Ajustar la profundidad del agua mediante la adición o eliminación del agua de la canal. Nota: En la configuración experimental utilizado aquí, todo el canal de flujo está montado sobre un pivote en el extremo de aguas abajo, y la pendiente se establece por un gato motorizado en el extremo de aguas arriba. </li><li> Mientras que la bomba está funcionando, seleccione dos ubicaciones longitudinales marcados con líneas perpendiculares a la parte inferior del canal. En estos lugares, utilizar una regla para medir la distancia a lo largo de estas líneas perpendiculares, entre la superficie del agua y la parte inferior del canal. Nota: Dependiendo de la configuración del canal, la parte inferior del canal puede servir como una línea de referencia más inclinada que la parte inferior del canal. Selección de un lardistancia longitudinal ger producirá una mayor precisión. </li><li> Ajustar la pendiente de la canal y / o la profundidad del agua y volver a medir hasta que las mediciones de distancia verticales son los mismos para conseguir un flujo uniforme. Medir la distancia horizontal inclinado a lo largo de la parte inferior del canal de flujo entre estas dos ubicaciones longitudinales. </li></ol></li><li> Parar la bomba y esperar a que el agua deje de moverse; esto proporcionará una superficie plana. Volver a medir la distancia entre la parte superior del canal y la superficie del agua en cada ubicación longitudinal. Nota: La pendiente del canal es igual a la diferencia entre estas mediciones, dividido por la distancia horizontal inclinada entre ellos. </li><li> Vuelva a arrancar la bomba. </li><li> Seleccione una sección de prueba, que debe ser un lugar cerca del final media o aguas abajo del canal donde las dunas han formado un patrón regular. Asegúrese de que esta sección abarca al menos un bedform completa. </li><li> Medir y registrar la profundidad de sedimentos promedio (D) in thsección de prueba e con cualquier legado de medición manual (gobernantes transparentes son ideales). Para simplificar, utilice la distancia media de la cresta y el valle hasta el fondo canal. </li><li> Medir y registrar la altura bedform medio en la sección de prueba, que se define como la diferencia entre la profundidad de sedimento en una cresta y la profundidad de sedimento en una cubeta con una regla. Mida varios bedforms para obtener una buena estimación de la media. </li><li> Una vez más el uso de la regla, medir y registrar la profundidad media del agua (d) en la sección de prueba, que se define como la distancia media de la superficie del agua para el lecho de arena. Una vez más, utilice la profundidad media del agua en las crestas de dunas y valles de la simplicidad. </li><li> Registre el caudal de canal (Q) desde el medidor de flujo, y calcular la velocidad media como Q / (d * w), donde w es la anchura de la canal y d es la profundidad del agua. Nota: Nuestro medidor de flujo se inserta en el bucle de recirculación del canal de flujo. </li><li> La mediday registrar la longitud de onda media bedform en la sección de prueba. Típicamente, medir la longitud de onda como la distancia entre las crestas de dunas sucesivas. </li><li> Abra la simulación Mousedrop (en la plataforma NetLogo) y comprobar que todas las mediciones están dentro de los rangos de variables especificadas en la interfaz de usuario de simulación. Si un parámetro medido cae fuera del rango de limitación, ajuste el rango de parámetros de simulación haciendo clic derecho en el &quot;slider&quot; parámetro, seleccionar &quot;editar&quot;, y el ajuste de los valores mín / máx. </li></ol></li><li> Visualice intercambio hyporheic. <ol><li> Ajuste la cámara en un lugar fijo (preferiblemente en un trípode) señaló ortogonal a la pared canal con una sola bedform en la sección de prueba centrada en la imagen. Nota: Esto evitará problemas de perspectiva oblicua. </li><li> Tome una foto de prueba para verificar las condiciones. Ajuste la iluminación si reflexiones son un problema. </li><li> Uso de la jeringa y la aguja, hacer 2-3 pequeño tinte injections cerca de la pared de canal. Asegúrese de que estas inyecciones forman ~ 2 cm parches redondos de agua intersticial de color en una variedad de lugares verticales y horizontales. Tenga cuidado para reducir al mínimo la perturbación de la cama de arena durante la inyección. Nota: Las inyecciones de volúmenes más pequeños de tinte permiten al usuario ver más detalles y ver caminos de flujo individuales. </li><li> Registre el tiempo de inicio de las inyecciones de colorantes y tomar una imagen inicial. Opcional: Puede ser educativo para rastrear los frentes iniciales de tinte con marcadores sobre papel transparencia, de modo que el movimiento de colorante es fácilmente observable en el laboratorio, pero estos contornos también bloqueará pequeñas porciones de los frentes de colorante en imágenes, por lo que no es un el comercio apagado. </li><li> Captura las posiciones delanteras de tinte a intervalos de tiempo apropiados. Por lapso de tiempo la fotografía, utilice intervalos de 30 seg para dar resultados suaves. </li></ol></li></ol> 3. Simulación <ol><li> Ejecutar Simulación 1: Mousedrop y comparar con el transporte de tinte observado.<ol><li> Abra el script de simulación llamado Mousedrop.nlogo. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig2.jpg" width="600" /> Figura 2. Mousedrop. Esta muestra donde trazadores son a los 7 casos diferentes en el tiempo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig2large.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> </li><li> Ajuste los parámetros del sistema físico que se muestran en la Tabla 1 para que coincida con las condiciones experimentales flume (en concreto: Lambda, BedformHeight, BedDepth, HydrCond, porosidad, ChannelVelocity, Profundidad y pendiente). Asegúrese de prestar especial atención a las unidades al entrar en los parámetros de entrada. </li><li> Ajuste los deslizadores TIME1, tiempo 2, etc. para indicar momentos en que la simulación de seguimiento de color cambiará. Establecer estos cambios de color para que coincida con los tiempos de observación con el fin de facilitar la comparación de resultados de la simulación con observaciones. Nota: Si los parámetros de tiempo se ajustan a 0, la simulación mostrará un solo color en todas partes. </li><li> Después de todos los parámetros, haga clic en el botón de configuración. Nota: El bedform debería aparecer en la vista de la simulación. </li><li> Haga clic en el botón del ratón soltar para indicar los lugares de partida de trazadores virtuales. Tenga en cuenta que varias ubicaciones en la cama puede ser hecho clic. Mantenga el ratón hacia abajo para liberar trazador más virtual. Al simular el movimiento de tinte, utilice el ratón para trazar bien frentes de tinte (el límite en todo el tinte) o rellenar el área total de la región teñida. Nota: La introducción de más trazador virtuales hará que la simulación funcione más lentamente. Los mejores resultados visuales variarán con el rendimiento del equipo. </li><li> Una vez que todos los marcadores virtuales se han colocado, puede hacer clic en el botón de avanzar a la siguiente vez, que se iniciará la simulación y luego detenerlo en la primera vez, o puede hacer clic en el botón GO / STOP para iniciar la simulación indefinidamente. No vuelva a hacer clic en el botón de configuración, o los trazadores tendrán que ser colocado de nuevo. Nota: Una vez que la simulación se pone en marcha, la velocidad se calcula para la ubicación de cada trazador basado en parámetros de simulación en las ecuaciones 4 y 5. El trazador se mueve de acuerdo con el campo de velocidad para 100 segundos simulados y luego se calcula la velocidad en la nueva ubicación y el procedimiento se repite hasta que el trazador sale del sistema. </li><li> Opcionalmente, haga clic en el botón de encendido / parada de ir varias veces para pausar / continuar la simulación. Compara las distribuciones de tinte simulados y medidos en diferentes momentos. </li></ol></li><li> Simulación Run 2: Interfaz. <ol><li> Abra el guión titulado Interface. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig3.jpg" width="600" /> Figura 3. Interface. Esto muestra 370 trazadores que fluyen a través del subsuelo mediante la simulación de interfaz. El pa trazadorths muestran que cada trazador ha sido desde que se inició en la interfase tierra-agua del subsuelo. Finalmente todos los caminos de flujo deben regresar a la superficie del agua. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig3large.jpg" target="_blank">Por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> Nota: Este script presenta trazadores virtuales en la superficie del cauce de un modo de flujo ponderado basado en velocidades subsuperficiales calculados. Esto proporciona una representación visual de las cantidades relativas de agua que fluye en (y fuera de) el lecho del río en diferentes lugares. </li><li> Comience haciendo clic en configuración seguido por go / stop. Nota: Esto ejecutará la simulación con la configuración predeterminada. El interruptor de re-gota? Inicialmente se establece en off, por lo que la distribución del tiempo de residencia acumulada se trazará el paso del tiempo. </li><li> Después de observar la simulación con los parámetros por defecto, haga clic en GO / STOP para detener la simulación. </li><li&gt; Cambiar uno o más parámetros y haga clic en configuración seguido por go / stop. Nota: Esto reiniciará la simulación con los parámetros que se han seleccionado. </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Huettel, M., Webster, I. T., Bordeau, B. P., J&#248;rgensen, B. 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> Porewater flow in permeable sediments. In: The benthic boundary layer: Transport processes and biogeochemistry. , 144-179 (2001).</li><li>Bencala, K. E., Walters, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simulation+of+Solute+Transport+in+a+Mountain+Pool-and-Riffle+Stream+-+a+Transient+Storage+Model.">Simulation of Solute Transport in a Mountain Pool-and-Riffle Stream - a Transient Storage Model.</a> Water Resour Res. 19, 718-724 (1983).</li><li>Williams, D. D., Hynes, H. B. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Occurrence+of+Benthos+Deep+in+Substratum+of+a+Stream.">Occurrence of Benthos Deep in Substratum of a Stream.</a> Freshwater Biol. 4, 233-255 (1974).</li><li>Benner, S. G., Smart, E. W., Moore, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metal+Behavior+during+Surface+Groundwater+Interaction,+Silver-Bow+Creek,+Montana.">Metal Behavior during Surface Groundwater Interaction, Silver-Bow Creek, Montana.</a> Environ Sci Technol. 29, 1789-1795 (1995).</li><li>Fuller, C. C., Harvey, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reactive+uptake+of+trace+metals+in+the+hyporheic+zone+of+a+mining-contaminated+stream,+Pinal+Creek,+Arizona.">Reactive uptake of trace metals in the hyporheic zone of a mining-contaminated stream, Pinal Creek, Arizona.</a> Environ Sci Technol. 34, 1150-1155 (2000).</li><li>Jones, J. B., Mulholland, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Streams and Ground Waters. , (1999).</li><li>McKnight, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spectrofluorometric+characterization+of+dissolved+organic+matter+for+indication+of+precursor+organic+material+and+aromaticity.">Spectrofluorometric characterization of dissolved organic matter for indication of precursor organic material and aromaticity.</a> Limnol Oceanogr. 46, 38-48 (2001).</li><li>Mulholland, P. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inter-biome+comparison+of+factors+controlling+stream+metabolism.">Inter-biome comparison of factors controlling stream metabolism.</a> Freshwater Biol. 46, 1503-1517 (2001).</li><li>Peterson, B. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Control+of+nitrogen+export+from+watersheds+by+headwater+streams.">Control of nitrogen export from watersheds by headwater streams.</a> Science. 292, 86-90 (2001).</li><li>Goolsby, D. A., Battaglin, W. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Long-term+changes+in+concentrations+and+flux+of+nitrogen+in+the+Mississippi+River+Basin,+USA.">Long-term changes in concentrations and flux of nitrogen in the Mississippi River Basin, USA.</a> Hydrol Process. 15, 1209-1226 (2001).</li><li>Rabalais, N. N., Smith, L. E., Harper, D. E., Justic, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+seasonal+hypoxia+on+continental+shelf+benthos.">Effects of seasonal hypoxia on continental shelf benthos.</a> Coast Est S. 58, 211-240 (2001).</li><li>Huettel, M., Gust, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+bioroughness+on+interfacial+solute+exchange+in+permeable+sediments.">Impact of bioroughness on interfacial solute exchange in permeable sediments.</a> Mar Ecol Prog Ser. 89, 253-267 (1992).</li><li>Cardenas, M. B., Wilson, J. L., Haggerty, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Residence+time+of+bedform-driven+hyporheic+exchange.">Residence time of bedform-driven hyporheic exchange.</a> Adv Water Resour. 31, 1382-1386 (2008).</li><li>Stonedahl, S. H., Harvey, J. W., Detty, J., Aubeneau, A., Packman, A. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Physical+controls+and+predictability+of+stream+hyporheic+flow+evaluated+with+a+multiscale+model.">Physical controls and predictability of stream hyporheic flow evaluated with a multiscale model.</a> Water Resour Res. 48, (2012).</li><li>Stonedahl, S. H., Harvey, J. W., W&#246;rman, A., Salehin, M., Packman, A. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+multiscale+model+for+integrating+hyporheic+exchange+from+ripples+to+meanders.">A multiscale model for integrating hyporheic exchange from ripples to meanders.</a> Water Resour Res. 46, (2010).</li><li>W&#246;rman, A., Packman, A. I., Marklund, L., Harvey, J. W., Stone, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fractal+topography+and+subsurface+water+flows+from+fluvial+bedforms+to+the+continental+shield.">Fractal topography and subsurface water flows from fluvial bedforms to the continental shield.</a> Geophys Res Lett. 34, (2007).</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=A+three-dimensional+model+for+analyzing+the+effects+of+salmon+redds+on+hyporheic+exchange+and+egg+pocket+habitat.">A three-dimensional model for analyzing the effects of salmon redds on hyporheic exchange and egg pocket habitat.</a> Can J Fish Aquat Sci. 66, 2157-2173 (2009).</li><li>Elliott, A. H., Brooks, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transfer+of+nonsorbing+solutes+to+a+streambed+with+bed+forms:+Theory.">Transfer of nonsorbing solutes to a streambed with bed forms: Theory.</a> Water Resour Res. 33, 123-136 (1997).</li><li>Elliott, A. H., Brooks, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transfer+of+nonsorbing+solutes+to+a+streambed+with+bed+forms:+Laboratory+experiments.">Transfer of nonsorbing solutes to a streambed with bed forms: Laboratory experiments.</a> Water Resour Res. 33, 137-151 (1997).</li><li>W&#246;rman, A., Packman, A. I., Marklund, L., Harvey, J. W., Stone, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exact+three-dimensional+spectral+solution+to+surface-groundwater+interactions+with+arbitrary+surface+topography.">Exact three-dimensional spectral solution to surface-groundwater interactions with arbitrary surface topography.</a> Geophys Res Lett. 33, (2006).</li><li>Janssen, F., Cardenas, M. B., Sawyer, A. H., Dammrich, T., Krietsch, J., de Beer, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparative+experimental+and+multiphysics+computational+fluid+dynamics+study+of+coupled+surface-subsurface+flow+in+bed+forms.">A comparative experimental and multiphysics computational fluid dynamics study of coupled surface-subsurface flow in bed forms.</a> Wat Resour Res. 48, (2012).</li><li>Shen, H. W., Fehlman, H. M., Mendoza, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bed+Form+Resistances+in+Open+Channel+Flows.">Bed Form Resistances in Open Channel Flows.</a> J Hydraul Eng-Asce. 116, 799-815 (1990).</li><li>Ma, J., Nickerson, J. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hands-on+simulated,+and+remote+laboratories:+A+comparative+literature+review.">Hands-on simulated, and remote laboratories: A comparative literature review.</a> Acm Comput Surv. 38, (2006).</li><li>Nersessian, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conceptual+change+in+science+and+in+science+education.">Conceptual change in science and in science education.</a> Synthese. 80, 163-183 (1989).</li><li>Magin, D., Kanapathipillai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Engineering+students'+understanding+of+the+role+of+experimentation.">Engineering students' understanding of the role of experimentation.</a> European Journal of Engineering Education. 25, 351-358 (2000).</li><li>Shin, D., Yoon, E. S., Lee, K. Y., Lee, E. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+web-based,+interactive+virtual+laboratory+system+for+unit+operations+and+process+systems+engineering+education:+issues,+design+and+implementation.">A web-based, interactive virtual laboratory system for unit operations and process systems engineering education: issues, design and implementation.</a> Comput Chem Eng. 26, 319-330 (2002).</li><li>Smith, P. R., Pollard, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Role+of+Computer-Simulations+in+Engineering-Education.">The Role of Computer-Simulations in Engineering-Education.</a> Comput Educ. 10, 335-340 (1986).</li><li>Gillet, D., Ngoc, A. V. N., Rekik, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Collaborative+web-based+experimentation+in+flexible+engineering+education.">Collaborative web-based experimentation in flexible engineering education.</a> Ieee T Educ. 48, 696-704 (2005).</li><li>Subramanian, R., Marsic, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ViBE:+Virtual+biology+experiments.">ViBE: Virtual biology experiments.</a> Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web. , 316-325 (2001).</li><li>Blikstein, P., Fuhrmann, T., Greene, D., Salehi, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bifocal+Modeling:+Mixing+Real+and+Virtual+Labs+for+Advanced+Science+Learning.">Bifocal Modeling: Mixing Real and Virtual Labs for Advanced Science Learning.</a> Proceedings of Idc 2012: The 11th International Conference on Interaction Design and Children. , 296-299 (2012).</li><li>Freeze, R. A., Cherry, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Groundwater. , (1979).</li><li>Todd, D. K., Mays, L. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Groundwater Hydrology. , (2005).</li><li>Box, G. E., Draper, N. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Empirical Model-Building and Response Surfaces. , (1987).</li><li>Flavell, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metacognition+and+cognitive+monitoring:+A+new+area+of+cognitive&#8211;developmental+inquiry.">Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive&#8211;developmental inquiry.</a> American Psychologist. 34, 906 (1979).</li><li>Bransford, J. D., Brown, A. L., Cocking, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> How People Learn. , (2000).</li><li>Pintrich, P. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+metacognitive+knowledge+in+learning,+teaching,+and+assessing.">The role of metacognitive knowledge in learning, teaching, and assessing.</a> Theor Pract. 41 (4), 219-225 (2002).</li><li>Zohar, A., Ben David, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Paving+a+clear+path+in+a+thick+forest:+a+conceptual+analysis+of+a+metacognitive+component.">Paving a clear path in a thick forest: a conceptual analysis of a metacognitive component.</a> Metacogn Learn. 4, 177-195 (2009).</li><li>Fox, A., Boano, F., Arnon, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+losing+and+gaining+streamflow+conditions+on+hyporheic+exchange+fluxes+induced+by+dune-shaped+bed+forms.">Impact of losing and gaining streamflow conditions on hyporheic exchange fluxes induced by dune-shaped bed forms.</a> Water Resour Res. 50, 1895-1907 (2014).</li><li>Norman, F. A., 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=Heat+transport+in+hyporheic+zones+due+to+bedforms:+An+experimental+study.">Heat transport in hyporheic zones due to bedforms: An experimental study.</a> Water Resour Res. 50, 3568-3582 (2014).</li><li>Precht, E., Huettel, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+wave-driven+advective+pore+water+exchange+in+a+permeable+coastal+sediment.">Rapid wave-driven advective pore water exchange in a permeable coastal sediment.</a> J Sea Res. 51, 93-107 (2004).</li><li>Salehin, M., Packman, A. I., Paradis, 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+with+heterogeneous+streambeds:+Laboratory+experiments+and+modeling.">Hyporheic exchange with heterogeneous streambeds: Laboratory experiments and modeling.</a> Water Resour Res. 40, (2004).</li><li>Cardenas, M. B., Wilson, J. L., Zlotnik, V. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+heterogeneity,+bed+forms,+and+stream+curvature+on+subchannel+hyporheic+exchange.">Impact of heterogeneity, bed forms, and stream curvature on subchannel hyporheic exchange.</a> Water Resour Res. 40, (2004).</li><li>Sawyer, A. H., 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=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. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> MODFLOW-2000, the US Geological Survey modular ground-water model: User guide to modularization concepts and the ground-water flow process. , (2000).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

En conjunto, los demostrativos y seguimiento de partículas simulaciones flume proporcionan una amplia introducción al flujo de hyporheic para una variedad de audiencias. Los participantes de todos los niveles se proporcionan evidencia visual de la aparición de intercambio hyporheic inducida por bedforms, y la fuerte variabilidad en vías de flujo subsuperficial bajo bedforms. Estos procedimientos pueden ser utilizados como una simple demostración de flujo intersticial para estudiantes universitarios o estudiantes K-...

Como agua superficial se mueve en una corriente, río o zona de mareas crea gradientes de cabeza que impulsan el agua dentro y fuera de los sedimentos 1. En los sistemas fluviales la porción de los sedimentos cauces donde se produce este intercambio se conoce como la zona de 2,3 hyporheic. Esta zona es importante porque muchos nutrientes y contaminantes se almacenan, depositados, o se transforman dentro de la zona hyporheic 4-9. La cantidad de tiempo que un trazador pasa en el sedimento se llama un tiempo de residencia. Ambos tiempos de residencia y las ubicaciones de las trayectorias de flujo afectan a los procesos de transformación. Es necesario mejorar la comprensión de los procesos que afectan el flujo a través de los sedimentos para predecir el transporte de solutos en los ríos y hacer frente a los problemas ambientales grandes resultantes de la propagación de materiales tales como nutrientes (por ejemplo, la hipoxia costera 10,11). A pesar de la importancia del intercambio hyporheic, a menudo no se describe en los cursos de pregrado en la hidrología,mecánica de fluidos, hidráulica, etc. Los educadores que deseen añadir intercambio hyporheic a sus cursos podrían encontrar útil tener visualizaciones experimentales y numéricas que muestran claramente este proceso. Sinuosidad Corriente del canal, los niveles de agua subterránea de los alrededores, y la topografía del cauce (es decir, bares, bedforms y montículos biogénicas) afectan el intercambio hyporheic en diversos grados 12-17. Este estudio se centró en bedforms, como dunas y ondulaciones, que suelen ser características geomorfológicas clave que afectan el flujo hyporheic 14,15. Hemos creado una simulación y laboratorio experimento numérico para visualizar el flujo a través de una serie regular de bedforms. Esta simulación se basa en un cuerpo de investigaciones previas relativas trayectorias de flujo hyporheic características del sistema para fácilmente observables 15,18-21. Como esta investigación constituye la base científica para la simulación, un breve resumen de los aspectos clave de la teoría sigue. Topografía Bedform, T (x),es dado por: Ecuación 1: <img alt="Ecuación 1" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq1.jpg" /> donde H es el doble de la amplitud de la bedform, k es el número de onda, y x es la dimensión longitudinal paralela a la superficie streambed media. Un ejemplo de esta topografía bedform se muestra en la Figura 1. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig1.jpg" /> Figura 1. definiciones y ajustes de los parámetros controlados por el usuario. En Interface, partículas trazadoras se liberan de una manera ponderada flujo en la interfase agua / sedimento y rastreados a través del sedimento. Si show-caminos? Está &quot;en&quot; la marca trazadores de agua donde han estado, mostrando sus caminos. Cuando un trazador regresa a la superficie del agua, esto cambia tque el número total de trazadores en el sistema, al volver a gota? está establecido en &quot;off&quot;. La distribución acumulativa parcela tiempo de residencia muestra este cambio mediante el trazado de la relación entre el número de trazadores restantes en el lecho de sedimentos al número inicial como una función del tiempo. Si re-caída? &quot;A la&quot; continuación trazadores que abandonan el sistema se sustituyen de la misma manera de flujo ponderado como partículas originales, y la trama acumulativa está desactivado. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig1large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td> Nombre del parámetro </td><td> Unidades </td><td colspan="3"> Definición </td><td> Interfaz </td><td> Mousedrop </td></tr><tr><td> Lambda (λ) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Longitud de onda de bedform (véase la Figura 1) &lt;/ td&gt; <td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> BedformHeight (H) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Dos veces la amplitud bedform (ver Figura 1) </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> BedDepth (D) </td><td> cm </td><td colspan="3"> La profundidad de los sedimentos (ver Figura 1) </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> HydrCond (K) </td><td> cm / s </td><td colspan="3"> Conductividad hidráulica </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Porosidad (θ) </td><td></td><td colspan="3"> Porosidad </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> ChannelVelocity (U) </td><td> cm / s </td><td colspan="3"> Velocidad media en la superficie del agua o el canal de </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Profundidad (d) </td><td> cm </td><td colspan="3"> La profundidad del agua (ver Figura 1) </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Pendiente (S) </td><td></td><td colspan="3"> Pendiente de las formas de fondo y la superficie del agua </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td&gt; <img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> NumParticles </td><td></td><td colspan="3"> El número de partículas liberadas en el sistema. </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr><tr><td> Timex (Time1, Time2 ..) </td><td> min </td><td colspan="3"> Momento en que se produce cada cambio de color </td><td></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Simulación Botones </td><td></td><td colspan="3"> Definición </td><td> Interfaz </td><td> Mousedrop </td></tr><tr><td> Configurar </td><td></td><td colspan="3"> Ajuste de la simulación utilizando parámetros se muestra </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> GO / STOP </td><td></td><td colspan="3"> Inicia y detiene la simulación </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Paso </td><td></td><td colspan="3"> Al hacer clic en paso hace un paso de tiempo pasar. Esto permite a los usuarios ralentizan el código y ver exactamente lo que sucede en 100 seg. </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr><tr><td> caminos claros </td><td></td><td colspan="3"> Borra todos él trayectorias de las partículas azules de la pantalla </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Avanzar a la próxima vez </td><td></td><td colspan="3"> Esto hace que el programa se ejecute hasta el momento siguiente cambio de color (Timex)</td><td></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> ratón-drop </td><td></td><td colspan="3"> Este botón debe ser pulsado antes partículas pueden ser colocados en el subsuelo haciendo clic en ubicaciones en el subsuelo. </td><td></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> show-caminos? </td><td></td><td colspan="3"> Si show-caminos? &quot;a&quot; las partículas de agua dejan un rastro de azul que muestra donde han sido (ver Figura 1). </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> volver a caer? </td><td></td><td colspan="3"> Si re-gota? &quot;a&quot; las partículas se sustituyen de manera ponderada flujo de cada partícula, que sale del sistema, y ​​la trama acumulada no funciona. Cuando un partiCLE sale de la zona hyporheic el número de partículas en el sistema disminuye si re-gota? es &quot;off&quot; (ver Figura 1). </td><td><img alt="marca de verificación" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr></tbody></table> Tabla 1. Parámetros hyporheic y Simulación Controles. Cada parámetro, el botón y control deslizante que se pueden ajustar por el usuario se da en esta mesa junto con una definición. En esta simulación, dos procesos inducen la velocidad del fluido en el lecho de arena. El primero es debido a las interacciones del flujo de la corriente con bedforms. La carga de velocidad en la interfase agua / sedimentos inducido por bedforms también es aproximadamente sinusoidal, y se movió en un cuarto de longitud de onda de la bedform sí 22. La amplitud de la función de carga de velocidad en la interfase superficie del subsuelo se ha aproximado a partir de mediciones como 16: ge = &quot;always&quot;&gt; Ecuación 2: <img alt="Ecuación 2" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq2.jpg" /> donde U es la velocidad media del agua de la superficie, g es la constante gravitacional, y d es la profundidad del agua (que se muestra en la Figura 1). La función de carga de velocidad viene dada por: Ecuación 3: <img alt="Ecuación 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq3.jpg" /> Esta función la cabeza puede utilizarse entonces para calcular el componente basado en bedform de las funciones de velocidad del subsuelo mediante la resolución de la ecuación de Laplace con una profundidad de lecho de arena constante 20. El segundo componente de la velocidad de poros se determina por la pendiente del sistema, S, que corresponde a un gradiente de carga gravitatoria que los rendimientos de flujo en la dirección aguas abajo proporcional as / ftp_upload / 53285 / 53285eq_S_inline.jpg &quot;/&gt; Las funciones finales para la velocidad intersticial son.: Ecuación 4: <img alt="Ecuación 4" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq4.jpg" /> Ecuación 5: <img alt="Ecuación 5" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq5.jpg" /> donde u es la componente de la velocidad longitudinal, v es la componente de velocidad vertical, K es la conductividad hidráulica media del sedimento, es la porosidad promedio de los sedimentos, y es la coordenada vertical, y D es la profundidad de los sedimentos. Simulaciones de rastreo de partículas fueron creadas, que utilizan el lenguaje de modelado NetLogo y plataforma de simulación 23. Las dos implementaciones (Mousedrop.nlogo y Interface.nlogo) utilizan estas ecuaciones para modelar hypflujo orheic con el mismo núcleo de simulación. La principal diferencia es los lugares iniciales de las partículas trazadoras. Mousedrop permite al usuario colocar trazador simulado cualquier lugar dentro de la subsuperficie. Ecuaciones de velocidad subsuperficial 4 y 5 se utilizan para mover el marcador para simular experimentos de inyección de colorante. En Interface, trazador siempre se coloca a lo largo del límite de superficie / subsuelo de una manera de flujo ponderado. Esto imita la entrega de material disuelto y suspendido de la superficie del agua en el agua intersticial, que es crucial para entender el intercambio hyporheic. El trazador se mueve entonces en el subsuelo hasta que se alcanza de nuevo el agua corriente. Rastreo de las trayectorias de colorante en el canal de flujo y la simulación de los caminos utilizando NetLogo produce las líneas de corriente del flowfield, siempre y cuando las condiciones de flujo y morfología bedform permanecen estables durante el período de observación. Interface.nlogo crea una distribución de tiempo de residencia acumulativo, que muestra la relación entre el número departículas trazadoras restantes en los sedimentos al número inicial de partículas trazadoras colocados en el tiempo 0 como una función del tiempo. Como se discutió en una encuesta reciente literatura de 24 años, sigue habiendo un debate considerable dentro de la comunidad de investigación educativa sobre los méritos relativos de las manos en los experimentos de laboratorio frente a los laboratorios de simulación y modelos informáticos. Por un lado, hay quienes consideran que &quot;la experiencia práctica está en el corazón del aprendizaje&quot; 25, y la precaución de que los argumentos de ahorro de costos pueden estar impulsando la sustitución de actividades prácticas de laboratorio de simulaciones basadas en la informática, en detrimento de los comprensión de los estudiantes 26. Por otro lado, algunos investigadores en enseñanza de las ciencias / ingeniería argumentan que las simulaciones son al menos tan eficaz como tradicionales prácticas de laboratorio 27, o discutir los beneficios de la informática de simulación en el fomento centrado en el estudiante &quot;aprendizaje por descubrimiento&quot; 28. Mientras que el consenso no ha sido redolía, muchos investigadores han llegado a la conclusión de que, idealmente, simulaciones por ordenador deben complementar, y no sustituir, experimentos prácticos de laboratorio 29,30. También ha habido iniciativas dentro de la ciencia y la enseñanza de la ingeniería a la vez par experimentación física y en el mundo real de detección con simulaciones por ordenador de los fenómenos; véase, por ejemplo, &quot;el modelado bifocales&quot; 31. Los estudiantes pueden obtener un conocimiento más profundo conceptual y una mejor comprensión del proceso de investigación científica mediante la interacción tanto con un sistema físico, y una simulación por ordenador de ese sistema. Este procedimiento consiste en hacer que los estudiantes realizan un experimento de transporte de solutos que demuestra el flujo de intercambio hyporheic gravitatoria e inducido bedform-y que coincida con su propia configuración experimental y los resultados de una simulación por ordenador de los mismos fenómenos. Esta comparación facilita resultados de los estudiantes de aprendizaje importantes, y una discusión más profunda de tque el método científico, y la interacción entre el modelo / la construcción de teorías y validación empírica a través de la recopilación de datos. Después de realizar esta comparación, los estudiantes también pueden tomar ventaja de los beneficios de la simulación por ordenador para explorar rápidamente una multitud de escenarios alternativos, cambiando los parámetros del modelo.

<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

Intercambio advectivo entre el espacio de los poros de los sedimentos y la columna de agua suprayacente, llamado intercambio hyporheic en entornos fluviales, impulsa el transporte de solutos en ríos y muchos procesos biogeoquímicos importantes. Para mejorar la comprensión de estos procesos a través de la demostración visual, hemos creado una simulación de flujo hyporheic en el multi-agente de la plataforma de modelado por computadora NetLogo. La simulación muestra trazador virtual que fluye a través de un lecho cubierto con bedforms bidimensionales. Sedimentos, de flujo, y bedform características se utilizan como variables de entrada para el modelo. Nos ilustran cómo estas simulaciones coinciden con las observaciones experimentales de experimentos canal de laboratorio basado en parámetros de entrada medidos. Se inyecta en los sedimentos del canal de descarga para visualizar el flujo de agua intersticial. Para la comparación partículas trazadoras virtuales se colocan en los mismos lugares en la simulación. Esta simulación y laboratorio de experimento junto ha sido utilizado con éxito en pregrado y gradualaboratorios del te para visualizar directamente las interacciones río-intersticial y mostrar cómo las simulaciones de flujo basados ​​en la física pueden reproducir los fenómenos ambientales. Los estudiantes tomaron fotografías de la cama a través de las paredes flume transparentes y los compararon con las formas del colorante a la misma hora en la simulación. Esto dio lugar a tendencias muy similares, lo que permitió a los estudiantes a comprender mejor tanto los patrones de flujo y el modelo matemático. Las simulaciones también permiten al usuario visualizar rápidamente el impacto de cada parámetro de entrada mediante la ejecución de múltiples simulaciones. Este proceso también se puede utilizar en aplicaciones de investigación para ilustrar procesos básicos, se refieren flujos interfaciales y el transporte de poros, y apoyar el modelado cuantitativo basado en el proceso.

El uso de una simulación en conjunto con experimentos permite a los estudiantes para observar las similitudes y diferencias entre los modelos matemáticos idealizados y sistemas reales más complejas. La figura 4 muestra un ejemplo comparando fotografías de inyección de tinte con simulaciones Mousedrop. La fotografía inicial se utiliza para determinar la ubicación del trazador tinte simulado en el tiempo cero, a continuación, la simulación se ejecuta de 34,2 min y se comparó con una fot...

Watch this Scientific Journal Video about Visualizing Hyporheic Flow Through Bedforms Using Dye Experiments and Simulation at JoVE.com

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.

Visualización de Flujo hyporheic A través de formas de fondo Utilizando Experimentos Dye y Simulación

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

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Civil Engineering

Engineering

Unit 1

Dimensional Analysis, Similitude, and Modeling

SCIENTISTS IN ACTION

12.1K vistas.  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. 

Video: 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.

Simulación, Fabricación y Caracterización de THz Amortiguadores metamateriales

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

Investigación

Ingeniería

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.

Medición material Microestructura Bajo Flujo de 1-2 Plano de Flujo de ángulo pequeño dispersión de neutrones

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.

Los experimentos en ultrasónico Lubricación El uso de un Tribómetro asistida piezoeléctrico y Perfilómetro óptico

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.

Basada en el Conocimiento de la simulación de la nube FE de los Procesos de conformado de chapa de metal

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.

Estudio de sifón interruptor experimento y simulación de un Reactor de investigación

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.

Medida simultánea de la cinemática de la partícula usando técnicas de imagen de flujo y turbulencia

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.

Un 100 KW clase campo aplicado Magnetoplasmadynamic hélice de proa

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.

Visualización de tensión Uniaxial manipulación de dominios antiferromagnéticos en Fe1 +YTe usando un análisis de polarización de Spin microscopio el hacer un túnel

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.

Entrega automatizada de objetivos microfabricados para experimentos de irradiación láser intensa

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.