自然與科學中的流體力學

2021-09-27 16:55:33 admin 7

        前段時間有個新聞鬧的沸沸揚揚:浙江理工大學化學系的一名碩士以第一作者在世界頂級期刊Nature上發表一篇論文,但作者并沒有選擇繼續科研之路,而是回到家鄉做一名普通的公務員。

        小伙伴們都知道,作為科學界的兩大頂刊,Nature和Science是每個科研人員心中的圣地,想要在這兩本期刊上發表文章是非常困難的。那么作為一名流體力學的從業者,我們離Nature和Science有多遠呢?

        

        01自然與科學

        Nature和Science都是綜合類期刊里最頂級的存在。Nature創刊于1869年,總部設于英國倫敦,目前隸屬于出版公司Springer Nature Group,諸如粒子的波動性、DNA分子結構、板塊構造學說、首個克隆哺乳動物等重量級科研成果都在Nature上發表。而Science則創刊于1880年,總部位于美國華盛頓特區,隸屬于公益性組織AAAS(美國科學促進會),在Science上發表的代表性成果包括加速宇宙、人類免疫缺陷病毒、量子計算機等重大科學突破。

        

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        Nature和Science的主刊都是周刊,并設有若干子刊,看起來數量并不少,但想要發表一篇也極為不易。二者的主刊更是可望而不可及,據統計,平均約一萬名科研工作者中才有一兩個幸運者能在主刊上發表文章,是名副其實的萬里挑一。當然也并非發表于Nature和Science上的文章都是像DNA分子結構一樣的重大科技突破。那么一般而言,什么樣的內容可以發在Nature或Science呢?

        以不久前發表于Science上的一篇關于人體代謝速率的文章為例,作者把多年的昂貴實驗數據進行整合,發現人們在同等體重下,嬰幼兒時期的新陳代謝速率最高(比成年人約高50%)并隨年齡開始遞減,至二十幾歲時達到穩定并維持到60歲,之后再次以很低(約每年0.7%)的速率下降,顛覆了人們傳統的認知,并啪啪打臉“中年發福”來源于代謝速率急劇下降的說辭。

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        可以看的出來,這樣的文章耗費(或利用)了來之不易的數據,所得的結論與人們的固有認知有明顯的差異,令人不禁發出“原來如此”的通透感慨,算是頂刊文章的典范。這樣的文章具有高度的技術密集性,不過由于篇幅所限,通常是大量研究工作的概述。而文字表述則脈絡清晰又娓娓道來,堪稱技術和藝術的結合。

        

        02  NS與流體力學

        正如生物類有Cell,醫科類有Lancet,流體力學類也有自己的頂級期刊,如JFM、PRL、POF等。不過Nature和Science仍然高高在上,被合稱為NS,而這個簡稱又恰好和流體人心中的“白月光”——NS方程同名,也因此賦予了這個簡稱更深刻的含義。

        在納維和斯托克斯前后的一段時期,正值經典流體力學研究的黃金年代,不過彼時的信息交流還沒那么通暢,學者們更愿意就近發表自己的成果。而NS期刊也還未面世,更不用說被大神們青睞。Nature創刊之后,坐擁英國皇家學會會士頭銜的雷諾時不時就會揮灑一篇。不過學者們對文章發表在哪里并沒有那么在意,雷諾對Nature的偏愛或許也只是因為離得近而已。

         

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        相比于其它期刊,現代的NS更關注新興學科的前沿性、機理性進展。比如1940年代以后,和自然科學非常接近的大氣和海洋湍流研究受到了NS很長時間的青睞,而近些年來研究微納米流動、微流控、生物學流動、星體流動就要比傳統流體力學更容易被接收。最近幾年Nature上關于微尺度流動的論文就有幾十篇之多,而傳統流體力學領域則少了很多。最近一篇關于湍流研究的文章還是發表于2015年,主要研究內容為通過將流動解釋為湍流非線性傳播的雙穩態系統,來描述管道中壁面剪切引起的湍流轉捩的觸發機制。

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        能發NS靠的不僅僅是實力,還需要一些運氣。新冠疫情席卷全球吸引了大量學者進行研究,而氣流對疾病傳播的影響也更容易被論文審閱者接受。2021年才過了一半,就有不少關于病毒擴散研究的文章登上Science及其子刊。所以,想要在NS上擁有自己的名字,除了選對方向之外,還要緊盯時事。

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        作為流體力學的另一個江湖,格子玻爾茲曼方法(LBM)自從上世紀80年代誕生以來也發文無數,不過大多見于物理學或統計力學相關的刊物中。而在NS兩大頂刊中,目前也僅有兩篇關于LBM的文章被發表。

        第一篇為2003年陳滬東等學者發表于Science的文章《Extended Boltzmann Kinetic Equation for Turbulent Flows》,該文章系統闡述了對于傳統CFD方法有挑戰性的復雜流場問題,LBM方法可以更真實的復現其物理本原。與傳統方法直接對控制方程與幾何模型的粗粒化處理不同,LBM在介觀層級求解流場,而后再統計平均獲取宏觀變量,其粗粒化更多的體現在后處理上而非求解過程中。

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        在傳統RANS的框架下,湍流模型將流動尺度分為大尺度和小尺度的渦,而真實的湍流中大渦和小渦是實時相互作用的,并包含了歷史效應,因而限制了湍流模型的適用范圍。該文章指出,拓展后LBM方法不僅在尺度分離恒定的流動中有效,而且可以涵蓋尺度分離瞬時變化的流動。

        該文章還使用湍流弛豫時間代替分子弛豫時間,拓寬了BGK碰撞模型的應用范圍,并指出其涵蓋了簡潔的動力學相互作用,能夠表達更豐富的物理內涵并超越RANS。文章的最后使用相應的數值方法預測汽車和飛機的外流場,并獲得了相當精確的結果。

        而時隔18年后,今年5月又有一篇嶄新出爐的LBM相關文章發布于Nature。Giacomo Falcucci等學者發表了《Extreme flow simulations reveal skeletal adaptations of deep-sea sponges》一文,研究了一種深水玻璃海綿骨骼結構的流體動力學特性。

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        這種奇妙生物生活在海底,具有接近最優材料分布的層化骨骼結構,但人們對其水動力學特性研究甚少。作者構建了LBM的計算模型,并使用500億的巨量格子對深水玻璃海綿的不同生存周期進行了模擬,發現其骨架排布能夠降低水動力應力并促進了相干的內部再循環模式,揭示了深淵生物的非凡適應機制。

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        本篇文章的作者還大方的在GitHub上開源了其軟件代碼和數據,不過小編覺得這篇文章最重要的意義在于向大家表明了一個深刻的道理:科研要做好,經費不能少。

        值得一提的是,上述兩篇文章的有一位共同的作者,意大利物理學家Sauro Succi。作為LBM領域的傳奇人物,Succi的專著《The Lattice Boltzmann Equation: For Fluid Dynamics and Beyond》是很多LBM學習者的教課書。


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