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2022年2月18日

§7.1 巨觀的質量平衡 (The Macroscopic Mass Balance)

在 Fig. 7.0-1 所示的系統中,流體在平面 1 處進入系統 (橫截面 S1),並在平面 2 處離開 (橫截面 S2)。入口平面的平均速度為 <v1>,出口平面則為 <v2>。在本節和以下各節中,我們介紹兩個不是很嚴格的假設:(i) 在平面 1 和 2,時間平滑的速度垂直於相關橫截面,並且 (ii) 在平面 1 和 2 處的密度和其他物理特性在橫截面上是均勻的。

這個系統的質量守恆定律是 (the law of conservation of mass)

這裡 mtot = ρdV 是平面 1 和平面 2 之間,系統中所含流體的總質量 (total mass)。我們現在引入符號 wρ<v>S 表示質量流量,以及符號 △w = w2 - w(出口值減入口值)。然後,非穩態巨觀質量平衡變成 (unsteady-state macroscopic mass balance)

如果流體的總質量不隨時間變化,那麼我們得到穩態巨觀質量平衡 (steady-state macroscopic mass balance)

這就是質量進入的速率等於質量離開的速率的陳述 (ρ1<v1>S1 = ρ2<v2>S2)。

對於巨觀質量平衡,我們使用術語「穩態」("steady state") 表示方程式 Eq. 7.1-2 左側的時間導數為零。在系統內,因為可能有可動零件 (moving parts)、流動不穩定性 (flow instabilities) 和紊流 (turbulence),因此會有非穩態流動的區域。


Reference: RB Bird, WE Stewart, EN Lightfoot, Transport Phenomena, 2nd ed (Wiley 2002).

2022年2月15日

§7.2 巨觀的動量平衡 (The Macroscopic Momentum Balance)

我們現在將動量守恆定律 (the law of conservation of momentum) 應用於 Fig. 7.0-1 中的系統,使用 與上一節中提到的相同的兩個假設,加上兩個額外的假設:(iii) 在平面 1 和 2 處,忽略與應力張量 τ 相關的力, 因為與入口和出口平面的壓力相比,它們通常很小,(iv) 壓力在入口和出口平面的橫截面上沒有變化。 

由於動量是一個向量,所以平衡式中的每一項都必須是一個向量。我們使用單位向量 u1 和 u2 來表示平面 1 和 2 處的流動方向。然後動量守恆可寫成
這裡,Ptot = ρvdV 是系統中的總動量 (total momentum)。該等式說明,系統內的總動量因動量對流進、出系統而改變 (the convection of momentum),也包括作用在系統上的各種力:壓力在系統兩端的力 (pressure forces)、固體表面作用在系統中流體的力 (the force of the solid surfaces)、以及作用在系統中壁內流體的重力 (the force of gravity)。下標 “sf” 用於提醒力的方向。

透過引入質量流率的符號和符號 ,我們最終得到非穩態巨觀動量平衡 (unsteady-state macroscopic momentum balance)
如果系統中的總動量不隨時間變化,那麼我們得到穩態巨觀動量平衡 (steady-state macroscopic momentum balance)
我們再次強調這是一個向量方程式 (vector equation)。它對於計算流體作用於固體表面上的力 Ff相當有用,例如作用於彎管 (pipe bend) 或渦輪葉片 (turbine blade) 的力。 事實上,我們已經在 Eq. 6.1-3 中使用了上述方程式的簡化版本。

關於紊流 (turbulent flow) 的注意事項:(i) 對於紊流,通常將 <v> 替換為 <v>、<v2> 替換為 <v− 2>;在後者中,我們忽略了通常很小的項 <v'2 > (相較於 <v− 2>)。(ii) 然後我們進一步將 <v− 2>/<v> 替換為 <v>,這樣做的誤差很小;對於 Eq. 5.1-4 的經驗 1/7 冪次律速度曲線,<v− 2>/<v> = 50<v>/49,如此的誤差在 2% 左右。(iii) 當我們做出這個假設時,我們通常會刪除尖括號 (angular brackets) 和橫線 (overbars) 以簡化符號。也就是說,我們會讓 <v1 v1、<v1− 2 v12,平面 2 的量也進行類似的簡化。


Reference: RB Bird, WE Stewart, EN Lightfoot, Transport Phenomena, 2nd ed (Wiley 2002).

2022年2月11日

壓力量測裝置 (Pressure-Measurement Devices)

(1) Static-Pressure Manometer

 
Point 1 的壓力為 p1 = p = pstaticpatm + ρghstatic



(2) Pitot Tube

Point 1 的壓力為 p1 = pstag = patm + ρghstag



(3) Pitot-Static Tube

Point 1 的壓力為 p1 = pstatic = patm + ρghstatic
Point 2 的壓力為 p2 = pstag = patm + ρghstag
[註:Points 1、2 的壓力並不相同,Point 1 是上游流體的壓力,Point 2 是下游流體的壓力,後者反應靜止點的壓力,它包括流體被 Pitot tube 尖端減速停止的貢獻]
中,hvelocity 也被稱為 hdynamic,<v> = <v>1 是 Point 1 的平均流速



Reference: FA Morrison, An Introduction to Fluid Mechanics (Cambridge 2013).

2022年1月5日

自然對數與對數作圖之斜率 (Slopes of ln-ln Plot & log-log plot)

Revised: 2022/2/25、3/16、10/7

ln-ln plot 和 log-log plot 是很多科學數據的呈現方式,以下以實例說明 ln-ln plot 和 log-log plot 之斜率特色。



表格中 xy 數據可近似成 y = 0.1096x +11.111
(y vs. x 圖的斜率 0.1096)
Fig. 1


表格中 ln(x)、ln(y) 數據可近似成 ln(y) = 0.6901ln(x) + 0.088
故 ln(y) vs. ln(x) 圖的斜率 0.6901
Fig. 2


表格中 log(x)、log(y) 數據可近似成 log(y) = 0.6901log(x) + 0.0382
故 log(y) vs. log(x) 圖的斜率 0.6901,與 Fig. 2 斜率相同
Fig. 3


一、x 值乘以常數 3



表格中 ln(3x)、ln(y) 數據可近似成 ln(y) = 0.6901ln(3x) - 0.6702 (等同 ln(y) = 0.06901ln(x) + 0.088)
故 ln(y) vs. ln(3x) 圖的斜率 0.6901,與 Fig. 2 斜率相同

[註:dln(y)/dln(3x) = dln(y)/(dln(3) + dln(x)) = C,整理可得 dln(y)/dln(x) = C,Figs. 2、4 斜率均為 C]
Fig. 4


表格中 log(3x)、log(y) 數據可近似成 log(y) = 0.6901log(3x) - 0.2911 (等同 log(y) = 0.6901log(x) + 0.0382)
故 log(y) vs. log(3x) 圖的斜率 0.6901,與 Fig. 2 斜率相同
Fig. 5


二、x 值乘以常數 3,且 y 值乘以常數 4


表格中 ln(3x)、ln(4y) 數據可近似成 ln(4y) = 0.6901ln(3x) + 0.7161 (等同 ln(y) = 0.6901ln(x) + 0.088)
故 ln(4y) vs. ln(3x) 圖的斜率 0.6901,與 Fig. 2 斜率相同
Fig. 6


表格中 log(3x)、log(4y) 數據可近似成 log(4y) = 0.6901log(3x) + 0.311 (等同 log(y) = 0.6901log(x) + 0.0382)
故 ln(4y) vs. ln(3x) 圖的斜率 0.6901,與 Fig. 2 斜率相同
Fig. 7


三、結論
(1) 對於同樣的數據,ln-ln 作圖 與 log-log 作圖的斜率相同 (Fig. 2 vs. Fig. 3)。
(2) ln-ln 作圖 與 log-log 作圖的斜率,不因 xy 值乘以常數後而改變斜率 (Fig. 2 vs. Fig. 4 vs. Fig. 6 或 Fig. 3 vs. Fig. 5 vs. Fig. 7)。


[補充]
今有 Y vs. X 數據如下,試比較下方兩種繪圖 (1) ln(Y) vs. X、(2) log(Y) vs. X。
<解>
隨著 X 值增加,曲線均呈單調遞增且開口朝上。但是在固定 X 值下,第二種作圖 (藍色) 的斜率值較較小。


X            Y
0 367636765.2
2 488429357.9
4 653706842
6 881634852.7
8 1198537506
10 1642901534
12 2271516966
14 3168988571
16 4462621430
18 6345968764
20 9116501378
22 13236572214
24 19433283712
26 28864159422
28 43395617491
30 66077516211
32 1.01963E+11
34 1.5955E+11
36 2.53344E+11
38 4.08508E+11
40 6.69432E+11
42 1.11581E+12
44 1.89337E+12
46 3.27389E+12
48 5.77451E+12
50 1.04008E+13
52 1.91531E+13
54 3.61058E+13
56 6.97721E+13
58 1.38419E+14
60 2.82368E+14
62 5.9333E+14
64 1.28663E+15
66 2.88524E+15
68 6.70568E+15
70 1.61918E+16
72 4.0728E+16
74 1.07028E+17
76 2.94778E+17
78 8.53904E+17
80 2.61168E+18

2022年1月3日

等效入口長度修正改善拉伸黏度預測 (Effective Entry Length Correction to Improve the Determination of Extensional Viscosity)

Revised: 2022/3/18

對於拉伸硬化的材料 (M1 material),由 Fig. 4 可知,表觀入口黏度  ηENT (apparent entrance viscosity) 受到 L/D 值的影響。


若以 L/D = 0 對應的 ηENT 數據為例 (ηENT = P0/γ̇ app),透過 Cogswell、Binding、Gibson models 得到的拉伸黏度如 Fig. 6 所示。可以發現在低拉伸率下,Cogswell、Binding models 得到的拉伸黏度,明顯不符合牛頓流體 Trouton ratio 等於 3 的預期。 


於是,Zatlukal et al. 提出等效入口長度修正的概念 (effective entry length correction),改善上述三種 models 對低拉伸率下拉伸黏度的預測。以各個 models 在牛頓區間對 Trouton ratio 之預測均要回歸到 3 的概念,Zatlukal et al. 得到個別 model 理論上應對應的 L/D ratio (整理於 Table 5)。


這些特定 (L/D)T值所得到的拉伸黏度如 Fig. 8 所示。我們發現三種 models 在低拉伸率下,可以預測相同的拉伸黏度平台 (plateau),且 Trouton ratio 等於 3。因此,相較於 Fig. 6,三種 models 對拉伸黏度的預測可以得到改善。

比較理論 (modified White-Metzner A model) 與模擬計算的拉伸黏度,我們可以由 Fig. 8 的比較結果得知,(i) 對於拉伸硬化的材料 (extensional hardening material, M1),Cogswell model 高估在高拉伸率下的黏度,Binding model 高估低拉伸率下的黏度,而Gibson model 無法適當描述拉伸黏度的過衝 (overshoot);(ii) 對於拉伸軟化的材料 (extensional softening material, M3),三種模型得到類似的結果,它們的預測接近且斜率合理。


實驗室常用的商業化孔口模具為 L/D = 0.2 (orifice die),因此,下方的 Figs. S1、S2 分別針對上述拉伸硬化 (M1) 及拉伸軟化材料 (M3), 進行 L/D = 0.2 vs. (L/D)Tr 之比較,藉以了解等效入口長度修正之效應。由於 Binding model 的理論 (L/D)T值 (= 0.1839) 相當接近實際模具的 L/D 值 (= 0.2),故毋需進行長度的修正,然而,對於 Cogswell、Gibson models,長度的修正有其必要性。

Figure S1 拉伸硬化材料 (M1) 之 L/D = 0.2 vs. (L/D)Tr


Figure S2 拉伸軟化材料 (M3) 之 L/D = 0.2 vs. (L/D)Tr


Reference: M Zatlukal et al., "Improvement in techniques for the determination of extensional rheological data from entrance flows: Computational and experimental analysis," J. Non-Newtonian Fluid Mech. 107, 13 (2002).