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 di simulazione <ol><li> Utilizzare il software descritto in questa sezione. <ol><li> Scaricare e installare il multi-agente open-source linguaggio libero / modellazione e piattaforma di simulazione, NetLogo (Disponibile: <a href="http://ccl.northwestern.edu/netlogo/">http://ccl.northwestern.edu/netlogo/,</a> versione 5.1 o successiva). Nota: Questo software è disponibile a costo zero e funziona su tutti i principali sistemi operativi (Windows / Mac / Linux). </li><li> Scaricare i due file specifici di script simulazione (mousedrop.nlogo e interface.nlogo) che accompagnano questa procedura di 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 volta che la piattaforma di simulazione è installato e questi file sono stati scaricati, facendo doppio clic su questi file si apre automaticamente tegli simulazioni fino, pronto per essere eseguito. </li></ol></li></ol> 2. Flume Dimostrazione <ol><li> Impostare il canale artificiale in laboratorio in modo che tutti i parametri (Tabella 1) rientrano nei limiti della gamma di parametri di simulazione mousedrop. Nota: I vincoli possono essere regolati in mousedrop, se richiesto per il sistema fisico modificando i cursori. <ol><li> Versare uno strato di circa 15-25 cm di sabbia nel canale artificiale. Misurare e registrare la conduttività idraulica e porosità della sabbia seguenti metodi standard 32,33. </li><li> Riempire il canale artificiale con circa 20-30 cm di acqua. </li><li> Avviare il canale e aumentare la portata ad un livello che è abbastanza veloce per spostare granelli di sabbia e quindi creare bedforms. Nota: La portata può essere ulteriormente regolata per raffinare caratteristiche bedform con la pratica. Dimensioni Bedform sono il risultato di portata, la profondità dell&#39;acqua e le proprietà di sabbia. </li><li> Consentire bedforms per sviluppare foR 12-24 ore per formare duna naturale / morfologia ondulazione. Per accelerare questo processo, manualmente forma dune regolari, e quindi consentire il trasporto di sedimenti per 4-12 ore. In alternativa, formare manualmente regolari dune triangolari. Nota: Dune triangolari regolari produrranno schemi regolari di scambio iporreica, ma non mostrare la maggior complessità duna naturale / bedforms increspatura. </li><li> Una volta che i bedforms desiderati siano raggiunti, ridurre la portata d&#39;acqua fino a letto sedimenti rallenta di trasporto e le caratteristiche bedform smettere di cambiare. <ol><li> Osservare visivamente il movimento di granelli di sedimento che comprende il letto, e ridurre il flusso fino a quando il movimento cessa. Nota: Ciò manterrà la morfologia letto per la durata dell&#39;esperimento. </li><li> Per confermare che lento, movimento episodica non è in corso, posizioni dei contrassegni o fotografia bedform e poi osservare in un secondo momento. Nota: È importante solo che bedforms non si muovono in maniera significativa nell&#39;intervallo di tempo dell&#39;esperimento, in modo che fornisceun tempo di osservazione sufficiente per confermare che bedforms sono stabili. </li></ol></li><li> Regolare pista canale artificiale e / o la profondità d&#39;acqua per ottenere un flusso uniforme sotto la portata ridotta. <ol><li> Controllo pendenza del canale attraverso apparecchiature costruito nel canale artificiale, di solito uno spinotto di motore o una manovella. Regolare la profondità dell&#39;acqua aggiungendo o rimuovendo l&#39;acqua dal canale artificiale. Nota: Nella configurazione sperimentale usata qui, l&#39;intero canale artificiale è montato su un perno sulla estremità a valle, e la pendenza è impostato da un martinetto motorizzato all&#39;estremità a monte. </li><li> Mentre la pompa è in funzione, selezionare due sedi longitudinali segnati con linee perpendicolari al fondo della canaletta. A queste posizioni, usare un righello per misurare la distanza lungo queste linee perpendicolari, tra la superficie dell&#39;acqua e la parte inferiore del canale artificiale. Nota: A seconda della configurazione canala, il fondo della canaletta può servire come linea di riferimento più inclinato rispetto al fondo della canaletta. Selezione di un lardistanza longitudinale ger produrrà una maggiore precisione. </li><li> Regolare la pendenza del canale e / o la profondità dell&#39;acqua e rimisurare finché le misure di distanza verticali sono uguali per ottenere un flusso uniforme. Misurare la distanza orizzontale inclinato lungo il fondo della canaletta tra queste due posizioni longitudinali. </li></ol></li><li> Fermare la pompa e aspettare che l&#39;acqua di smettere di muoversi; questo fornirà una superficie piana. Re-misurare la distanza tra la parte superiore del canale e la superficie dell&#39;acqua in ogni posizione longitudinale. Nota: La pendenza canale è uguale alla differenza tra queste misurazioni, divisa per la distanza orizzontale tra loro inclinate. </li><li> Riavviare la pompa. </li><li> Selezionare una sezione di prova, che dovrebbe essere un luogo vicino alla fine metà o a valle del canale artificiale dove le dune hanno formato uno schema regolare. Assicurarsi che questa sezione comprende almeno una bedform pieno. </li><li> Misurare e registrare la profondità dei sedimenti media (D) in thsezione di prova e con qualsiasi escogitare misura mano (trasparenti righelli sono l&#39;ideale). Per semplicità, utilizzare la distanza media di una cresta e di valle in fondo canale artificiale. </li><li> Misurare e registrare l&#39;altezza bedform media nella sezione di prova, definito come la differenza tra la profondità sedimento una cresta e la profondità sedimenti in un trogolo con un righello. Misura diversi bedforms per ottenere una buona stima della media. </li><li> Anche in questo caso utilizzando il righello, misura e registra la profondità media d&#39;acqua (d) nella sezione di prova, definito come la distanza media dalla superficie dell&#39;acqua al letto di sabbia. Anche in questo caso, utilizzare la profondità media acqua a creste dunali e bassi per la semplicità. </li><li> Registrare la portata del canale (Q) dal flussometro, e calcolare la velocità media come Q / (d * w), dove w è la larghezza del canale e d è la profondità dell&#39;acqua. Nota: La nostra flussometro viene inserito nel circuito di ricircolo della canaletta. </li><li> Misurae registrare la lunghezza d&#39;onda media bedform nella sezione di prova. Tipicamente, misurare la lunghezza d&#39;onda come la distanza tra le creste dunali successive. </li><li> Aprire la simulazione Mousedrop (nella piattaforma NetLogo) e controllare che tutte le misurazioni sono entro gli intervalli variabili specificate nell&#39;interfaccia utente simulazione. Se un parametro misurato non rientra nel campo di vincolo, regolare la gamma di parametri di simulazione facendo clic destro sul parametro &quot;slider&quot;, selezionando &quot;Modifica&quot;, e regolando i valori min / max. </li></ol></li><li> Visualizza scambio iporreico. <ol><li> Impostare la fotocamera in una posizione fissa (preferibilmente su un treppiede) indicate ortogonalmente alla parete canale artificiale con un unico bedform nella sezione di prova al centro del quadro. Nota: Questo permetterà di evitare problemi di prospettiva obliqua. </li><li> Scattare una foto di prova per verificare le condizioni. Regolare l&#39;illuminazione se i riflessi sono un problema. </li><li> Usando la siringa e l&#39;ago, fare 2-3 piccolo colorante injections vicino alla parete canale artificiale. Assicurarsi che queste iniezioni formano ~ bollini circolari 2 cm di porewater colorate in una varietà di posizioni verticali e orizzontali. Fare attenzione per ridurre al minimo il disturbo per il letto di sabbia durante l&#39;iniezione. Nota: Iniezioni di piccoli volumi di tintura permettono all&#39;utente vedere più dettagli e visualizzare i percorsi del flusso individuali. </li><li> Registrare l&#39;ora di inizio delle iniezioni di colorante e prendere una immagine iniziale. Opzionale: Può essere educativo rintracciare i fronti tintura iniziali con i marcatori su carta trasparente, in modo che il movimento colorante è facilmente osservabile in laboratorio, ma questi contorni anche bloccare piccole porzioni di fronti colorante in immagini, per cui vi è un trade- off. </li><li> Cattura le posizioni colorante anteriori a intervalli di tempo adeguati. Per lasso di tempo fotografia, utilizzare intervalli di 30 secondi per dare i risultati regolari. </li></ol></li></ol> 3. Simulazione <ol><li> Esegui Simulazione 1: Mousedrop e confrontarlo con il trasporto tintura osservato.<ol><li> Aprire lo script di simulazione denominato Mousedrop.nlogo. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig2.jpg" width="600" /> Figura 2. Mousedrop. Questo mostra dove traccianti sono a 7 diverse istanze nel tempo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig2large.jpg" target="_blank">Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> </li><li> Regolare i parametri di sistema fisiche indicate nella Tabella 1 in base alle condizioni sperimentali flume (in particolare: Lambda, BedformHeight, BedDepth, HydrCond, di porosità, ChannelVelocity, profondità, e Slope). Assicurati di prestare particolare attenzione alle unità per i parametri di input. </li><li> Regolare i cursori time1, TIME2, ecc per indicare tempi in cui il colore di simulazione di monitoraggio cambierà. Impostare questi cambiamenti di colore per abbinare tempi di osservazione, al fine di facilitare il confronto dei risultati della simulazione con le osservazioni. Nota: Se i parametri di tempo sono tutti impostati a 0, la simulazione mostrerà un singolo colore in tutto. </li><li> Dopo che tutti i parametri sono impostati, fare clic sul pulsante di impostazione. Nota: Il bedform dovrebbe apparire nella visualizzazione simulazione. </li><li> Fare clic sul pulsante del mouse-drop per indicare la posizione di partenza di traccianti virtuali. Si noti che più posizioni nel letto può essere cliccato. Tenere il mouse verso il basso per rilasciare tracciante più virtuale. Durante la simulazione movimento tintura, utilizzare il mouse per tracciare o fronti colorante (il confine intorno il colorante) o compilate il pieno area della regione tinto. Nota: L&#39;introduzione di più tracciante virtuale farà sì che la simulazione di eseguire più lentamente. I migliori risultati visivi varieranno con le prestazioni del computer. </li><li> Una volta che tutti i traccianti virtuali sono state collocate, è possibile fare clic sul pulsante di avanzamento per la prossima volta, che inizierà la simulazione e poi fermarlo a la prima volta oppure è possibile fare clic sul pulsante Vai / stop per iniziare la simulzione a tempo indeterminato. Non riutilizzare fare clic sul pulsante di impostazione, o dei rivelatori dovranno essere immessi di nuovo. Nota: Una volta che la simulazione inizia a funzionare, la velocità viene calcolata per la posizione di ciascun tracciante basato su parametri di simulazione nelle equazioni 4 e 5. I traccianti si muove secondo il campo di velocità per 100 secondi simulate e poi la velocità nella nuova posizione viene calcolata e la procedura viene ripetuta finché il tracciante lascia il sistema. </li><li> Facoltativamente, fare clic sul pulsante / stop andare più volte per mettere in pausa / continuare la simulazione. Confrontare le distribuzioni tintura simulati e misurati in diversi punti nel tempo. </li></ol></li><li> Simulazione Run 2: Interfaccia. <ol><li> Aprire lo script dal titolo Interface. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig3.jpg" width="600" /> Figura 3. Interfaccia. Questo dimostra 370 traccianti che attraversano il sottosuolo tramite la simulazione di interfaccia. Il pa traccianteTHS mostrano dove ogni tracciante è stato da quando è stato avviato a livello di interfaccia superficie dell&#39;acqua-sottosuolo. Alla fine tutti i percorsi di flusso dovrebbero tornare in acque di superficie. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig3large.jpg" target="_blank">Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> Nota: Questo script introduce traccianti virtuali sulla superficie alveo in modo flusso ponderato in base a velocità sottosuolo calcolati. Ciò fornisce una rappresentazione visiva delle relative quantità di acqua che scorre in (e fuori) alveo in luoghi diversi. </li><li> Iniziate cliccando impostazione seguita da go / stop. Nota: Questo farà eseguire la simulazione con le impostazioni predefinite. Lo switch re-goccia? È inizialmente impostato su off, quindi la distribuzione cumulativa tempo di permanenza verrà tracciata col passare del tempo. </li><li> Dopo aver osservato la simulazione con i parametri di default, fare clic su go / stop per interrompere la simulazione. </li><li&gt; Modifica uno o più parametri e quindi fare clic su configurazione seguita da go / stop. Nota: Questa operazione riavvierà la simulazione con i parametri che sono stati selezionati. </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. 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.

In concomitanza, le simulazioni di dimostrazione e di monitoraggio delle particelle flume forniscono una completa introduzione al flusso iporreico per una gamma di pubblico. I partecipanti di tutti i livelli sono previste prove visive per il verificarsi di scambio iporreico indotta da bedforms, e la forte variabilità dei percorsi di flusso sotterraneo sotto bedforms. Queste procedure possono essere utilizzate come una semplice dimostrazione del flusso porewater per laureandi o K-12 studenti, oppure può essere utilizza...

Come acque superficiali si muove in un torrente, fiume o zona di marea crea sfumature di testa che guidano l&#39;acqua dentro e fuori dei sedimenti 1. Nei sistemi fluviali porzione dei sedimenti alveo in cui si verifica questo scambio è nota come zona di 2,3 iporreico. Questa zona è importante perché molte sostanze nutritive e inquinanti sono memorizzati, depositati, o trasformati all&#39;interno della zona iporreico 4-9. La quantità di tempo trascorre un tracciante nel sedimento è chiamato un tempo di permanenza. Entrambi i tempi di permanenza e le posizioni dei percorsi di flusso influenzano i processi di trasformazione. È necessaria una migliore comprensione dei processi che interessano il flusso attraverso il sedimento di prevedere il trasporto soluto in fiumi e affrontare grandi problemi ambientali derivanti dalla propagazione di materiali come nutrienti (ad esempio, ipossia costiera 10,11). Nonostante l&#39;importanza dello scambio iporreico, spesso non è descritta nei corsi di laurea in idrologia,meccanica dei fluidi, idraulica, ecc educatori che desiderano aggiungere scambio iporreico ai loro corsi potrebbero trovare utile avere visualizzazioni sperimentali e numerici che mostrano chiaramente questo processo. Sinuosità flusso di canale, livelli delle acque sotterranee circostanti, e la topografia alveo (cioè, bar, bedforms e tumuli biogene) tutti influenzano scambio iporreico a vari livelli 12-17. Questo studio si è concentrato su bedforms, come le dune e increspature, che di solito sono le caratteristiche geomorfologiche chiave che influenzano il flusso iporreico 14,15. Abbiamo creato un esperimento di simulazione numerica e di laboratorio di visualizzare il flusso attraverso una serie regolare di bedforms. Questa simulazione si basa su un corpo di precedenti ricerche relative percorsi di flusso iporreico caratteristiche del sistema per facilmente osservabili 15,18-21. Dato che questa ricerca costituisce la base scientifica per la simulazione, un breve riassunto degli aspetti fondamentali della teoria segue. Bedform topografia, T (x),è dato da: Equazione 1: <img alt="Equazione 1" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq1.jpg" /> dove H è due volte l&#39;ampiezza del bedform, k è il numero d&#39;onda, ed x è la dimensione longitudinale parallelo alla superficie media alveo. Un esempio di questo bedform topografia è mostrato in Figura 1. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/53285/53285fig1.jpg" /> Figura 1. definizioni e le impostazioni dei parametri controllati dall&#39;utente. In interfaccia, particelle traccianti vengono rilasciati in modo flusso ponderato al / all&#39;interfaccia sedimento acqua e monitorati attraverso il sedimento. Se show-sentieri? È &quot;On&quot; il marchio traccianti d&#39;acqua dove sono stati, mostrando i loro percorsi. Quando un tracciante torna in acque di superficie, questo cambia tegli numero totale dei traccianti nel sistema, quando ri-drop? è impostata su &quot;off&quot;. La trama distribuzione del tempo di residenza progressivo registra questa modifica tracciando il rapporto del numero di rivelatori rimanenti nel letto sedimenti al numero iniziale in funzione del tempo. Se ri-drop? È &quot;on&quot; allora traccianti che lasciano il sistema vengono sostituiti nello stesso modo di flusso ponderato particelle originali, e la trama cumulativo non è attivato. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53285/53285fig1large.jpg" target="_blank">Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td> Nome Parametro </td><td> Unità </td><td colspan="3"> Definizione </td><td> Interfaccia </td><td> Mousedrop </td></tr><tr><td> Lambda (λ) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Lunghezza d&#39;onda di bedform (vedi Figura 1) &lt;/ td&gt; <td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> BedformHeight (H) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Due volte l&#39;ampiezza bedform (vedi Figura 1) </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> BedDepth (D) </td><td> cm </td><td colspan="3"> Profondità dei sedimenti (vedi Figura 1) </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> HydrCond (K) </td><td> cm / s </td><td colspan="3"> Conducibilità idraulica </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Porosità (θ) </td><td></td><td colspan="3"> Porosità </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> ChannelVelocity (U) </td><td> cm / s </td><td colspan="3"> Velocità media in acque di superficie o il canale </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Profondità (d) </td><td> cm </td><td colspan="3"> La profondità dell&#39;acqua (vedi Figura 1) </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Pendenza (S) </td><td></td><td colspan="3"> Pendenza dei bedforms e la superficie dell&#39;acqua </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td&gt; <img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> NumParticles </td><td></td><td colspan="3"> Il numero di particelle rilasciate nel sistema. </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr><tr><td> Timex (Tempo1, Time2 ..) </td><td> min </td><td colspan="3"> Momento in cui si verifica ogni cambio di colore </td><td></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Pulsanti di simulazione </td><td></td><td colspan="3"> Definizione </td><td> Interfaccia </td><td> Mousedrop </td></tr><tr><td> Impostare </td><td></td><td colspan="3"> Impostare di la simulazione con parametri che figurano </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> go / stop </td><td></td><td colspan="3"> Avvia e arresta la simulazione </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Passo </td><td></td><td colspan="3"> Cliccando passaggio causa unico passaggio per passare. Questo permette agli utenti di rallentare il codice e vedere esattamente ciò che accade in 100 sec. </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr><tr><td> percorsi chiari </td><td></td><td colspan="3"> Cancella tutti lui i percorsi di particelle blu dallo schermo </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Anticipo per la prossima volta </td><td></td><td colspan="3"> Questo fa sì che il programma da eseguire fino al successivo cambio di colore (Timex)</td><td></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> Mouse-drop </td><td></td><td colspan="3"> Questo tasto deve essere cliccato prima le particelle possono essere immessi nel sottosuolo cliccando su posizioni nel sottosuolo. </td><td></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> show-percorsi? </td><td></td><td colspan="3"> Se show-percorsi? è &quot;on&quot; le particelle di acqua lasciano una scia di blu mostrando dove sono stati (vedi Figura 1). </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td></tr><tr><td> ri-goccia? </td><td></td><td colspan="3"> Se ri-drop? è &quot;on&quot; le particelle sono sostituite in modo ponderato di flusso per ogni particella, che esce il sistema, e la trama cumulativo non funziona. Quando un particle esce dalla zona iporreica il numero di particelle nel sistema diminuisce se re-goccia? è &quot;off&quot; (vedi Figura 1). </td><td><img alt="segno di spunta" src="/files/ftp_upload/53285/checkmark.jpg" /></td><td></td></tr></tbody></table> Tabella 1. Parametri iporreica e Simulazione controlli. Ogni parametro, pulsante, e di scorrimento che possono essere regolate dall&#39;utente è dato in questa tabella con una definizione. In questa simulazione, due processi inducono velocità del fluido nel letto di sabbia. Il primo è dovuto alle interazioni del flusso di corrente con bedforms. La testa di velocità all&#39;interfaccia acqua / sedimenti indotta dal bedforms è anche approssimativamente sinusoidale, e spostata di un quarto d&#39;onda dal bedform sé 22. L&#39;ampiezza della funzione testa velocità all&#39;interfaccia superficie sottosuolo è approssimata alle misurazioni di 16: ge = &quot;always&quot;&gt; Equazione 2: <img alt="Equazione 2" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq2.jpg" /> dove U è la velocità dell&#39;acqua superficiale media, g è la costante gravitazionale, e d è la profondità dell&#39;acqua (Figura 1). La funzione di testa di velocità è quindi dato da: Equazione 3: <img alt="Equazione 3" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq3.jpg" /> Questa funzione testa può quindi essere utilizzato per calcolare la componente basato bedform-delle funzioni di velocità sottosuolo risolvendo l&#39;equazione di Laplace con un letto di sabbia profondità costante 20. Il secondo componente della velocità porewater è determinato dalla pendenza del sistema, S, che corrisponde ad un gradiente testa gravitazionale che rese scorrono verso valle proporzionales / ftp_upload / 53.285 / 53285eq_S_inline.jpg &quot;/&gt; Le funzioni finali per velocità porewater sono.: Equazione 4: <img alt="Equazione 4" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq4.jpg" /> Equazione 5: <img alt="Equazione 5" src="/files/ftp_upload/53285/53285eq5.jpg" /> dove u è la componente della velocità longitudinale v è la componente di velocità verticale, K è la conducibilità idraulica media del sedimento, è la porosità media dei sedimenti, y è la coordinata verticale, e D è la profondità dei sedimenti. Simulazioni di monitoraggio di particelle sono state create, che utilizzano il linguaggio di modellazione NetLogo e piattaforma di simulazione 23. I due implementazioni (Mousedrop.nlogo e Interface.nlogo) usano queste equazioni per modellare hypflusso orheic con lo stesso nucleo simulazione. La differenza principale è le posizioni iniziali delle particelle traccianti. Mousedrop permette all&#39;utente di posizionare tracciante simulato ovunque all&#39;interno del sottosuolo. Equazioni di velocità Subsurface 4 e 5 sono utilizzati per spostare il tracciante per simulare esperimenti di iniezione di tintura. In Interface, tracciante viene sempre collocato lungo il contorno della superficie / sottosuolo in un modo flusso ponderato. Questo imita la consegna di materiale dissolto e in sospensione dalle acque di superficie nel porewater, che è cruciale per comprendere lo scambio iporreico. Il tracciante poi si sposta all&#39;interno del sottosuolo fino a raggiungere di nuovo l&#39;acqua corrente. Tracciare i percorsi colorante nel canale e simulazione dei percorsi utilizzando NetLogo produce le linee di corrente del campo di portata, purché le condizioni di flusso e bedform morfologia rimangono costanti durante il periodo di osservazione. Interface.nlogo crea una distribuzione cumulativa tempo di residenza, che mostra la rapporto tra il numero diparticelle traccianti rimanenti nei sedimenti al numero iniziale di particelle traccianti poste al tempo 0 in funzione del tempo. Come discusso in un recente sondaggio della letteratura 24, rimane considerevole dibattito all&#39;interno della comunità di ricerca educativa sui meriti relativi di hands-on esperimenti di laboratorio contro laboratori simulati e modelli di computer. Da un lato, alcuni ritengono che &quot;esperienza pratica è al centro di apprendimento&quot; 25, e la cautela che gli argomenti risparmi possono essere alimentando la sostituzione di hands-on attività di laboratorio di simulazioni basate su computer, a scapito di studente comprensione 26. D&#39;altra parte, alcuni ricercatori di didattica delle scienze / ingegneria sostengono che le simulazioni sono almeno altrettanto efficace quanto tradizionali laboratori pratici 27, o discutono i vantaggi della simulazione al computer nel favorire centrato sullo studente &quot;apprendimento per scoperta&quot; 28. Anche se il consenso non è stato ridoleva, molti ricercatori hanno concluso che, idealmente, simulazioni al computer dovrebbero integrare, piuttosto che sostituire, le mani su esperimenti di laboratorio 29,30. Ci sono state anche le iniziative nell&#39;ambito della scienza e istruzione tecnica simultaneamente paio sperimentazione fisica e del mondo reale di rilevamento con simulazioni al computer dei fenomeni; vedi, ad esempio, &quot;Modellazione bifocali&quot; 31. Studenti possono acquisire una conoscenza concettuale profonda e una migliore comprensione del processo di ricerca scientifica interagendo sia con un sistema fisico, e una simulazione computerizzata di tale sistema. Questa procedura implica avere studenti di eseguire un esperimento di trasporto dei soluti che dimostra il flusso di scambio iporreica gravitazionale ed bedform indotta, e abbinare la propria impostazione e risultati sperimentali con una simulazione al computer degli stessi fenomeni. Questo confronto facilita importanti risultati-apprendimento degli studenti, e una discussione più approfondita di tegli metodo scientifico, e l&#39;interazione tra il modello / la teoria-costruzione e validazione empirica attraverso la raccolta dei dati. Dopo l&#39;esecuzione di questo confronto, gli studenti possono inoltre usufruire dei vantaggi di simulazione su computer per esplorare rapidamente un gran numero di scenari alternativi, cambiando i parametri del modello.

<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

Scambio advective tra lo spazio dei pori dei sedimenti e la colonna d&#39;acqua sovrastante, denominato scambio iporreico in ambienti fluviali, guida trasporto dei soluti in fiumi e molti importanti processi biogeochimici. Per migliorare la comprensione di questi processi attraverso dimostrazione visiva, abbiamo creato una simulazione del flusso iporreico nel multi-agente piattaforma di modellazione informatica NetLogo. La simulazione mostra tracciante virtuale fluisce attraverso streambed coperto con bedforms bidimensionali. Sedimenti, di flusso, e bedform caratteristiche vengono utilizzate come variabili di input per il modello. Illustriamo come queste simulazioni corrispondono osservazioni sperimentali da esperimenti flume laboratorio sulla base di parametri di input misurati. Colorante viene iniettato nei sedimenti flume per visualizzare il flusso porewater. Per confronto particelle traccianti virtuali sono collocati nelle stesse posizioni nella simulazione. Questo esperimento di simulazione e di laboratorio accoppiato è stato utilizzato con successo in laurea e gradualaboratori te di visualizzare direttamente le interazioni fiume porewater e mostrano come le simulazioni di flusso basati fisicamente in grado di riprodurre fenomeni ambientali. Gli studenti hanno preso fotografie del letto attraverso le pareti a circolazione d&#39;acqua trasparenti e li hanno confrontati a forme del colorante alla stessa ora nella simulazione. Ciò ha provocato le tendenze molto simili, che ha permesso agli studenti di comprendere meglio sia i modelli di flusso e il modello matematico. Le simulazioni consentono anche all&#39;utente di visualizzare rapidamente l&#39;impatto di ogni parametro di ingresso eseguendo simulazioni multiple. Questo processo può essere utilizzato anche in applicazioni di ricerca per illustrare processi di base, in relazione flussi di interfaccia e di trasporto porewater, e supportare la modellazione basata su processo quantitativo.

L&#39;uso di una simulazione, in combinato disposto con gli esperimenti permette agli studenti di osservare le somiglianze e le differenze tra i modelli matematici idealizzati e sistemi reali complessi. Figura 4 mostra un esempio confrontando colorante fotografie di iniezione con simulazioni Mousedrop. La fotografia iniziale viene utilizzato per determinare la posizione del colorante tracciante simulato al tempo zero, e quindi la simulazione viene eseguita per 34,2 min e confrontato con una fot...

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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.

Visualizzare iporreico flusso Attraverso Bedforms Utilizzando Esperimenti Dye e Simulazione

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

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Unit 1

Dimensional Analysis, Similitude, and Modeling

SCIENTISTS IN ACTION

12.1K Views.  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.

Simulazione, fabbricazione e caratterizzazione di THz Assorbitori metamateriale

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

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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.

Misurare Materiale microstruttura Under flusso Utilizzo di 1-2 aereo 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 ...

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.

Esperimenti su ultrasuoni lubrificazione Utilizzando un tribometro piezoelettrico-assistita e Profilometro ottico

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.

La conoscenza basate su cloud FE Simulazione di stampaggio della lamiera Processi

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.

Studio di simulazione e sifone Breaker esperimento per un reattore di ricerca

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.

Misura simultanea di turbolenza e la cinematica delle particelle utilizzando tecniche di formazione immagine di flusso

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 classe campo applicato 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.

Visualizing monoassiale-ceppo manipolazione dei domini antiferromagnetici in Fe1 +YTe utilizzando una scansione polarizzata in Spin Tunneling microscopio

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.

Consegna automatizzata di bersagli microfabbricati per intensi esperimenti di irradiazione laser

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.