Reconstrucción del flujo y caracterización de partículas a partir de trayectorias lagrangianas inerciales

Este texto describe un método para reconstruir simultáneamente estados de flujo y determinar propiedades de partículas a partir de datos de seguimiento de partículas lagrangianas (LPT). LPT es una estrategia de medición popular para fluidos en la que partículas en un flujo son iluminadas, capturadas (típicamente con múltiples cámaras), localizadas en 3D y luego rastreadas a través de una serie de fotogramas. Las "trayectorias" resultantes son espacialmente dispersas, y comúnmente se emplea un algoritmo de reconstrucción para determinar campos de velocidad y presión de Euler densos, que son consistentes con los datos y las ecuaciones que rigen la dinámica de fluidos. Los algoritmos de reconstrucción LPT existentes suponen que las partículas siguen perfectamente el flujo, pero esta asunción se descompone para las partículas inerciales, que pueden exhibir retraso o movimiento balístico y pueden impartir un momento significativo al fluido circundante. Informamos una estrategia de reconstrucción LPT que incorpora la física de transporte de las fases del fluido portador y de las partículas, que puede ser parametrizada para tener en cuenta propiedades desconocidas de las partículas como tamaño y densidad. Nuestro método permite la reconstrucción de estados de flujo no estacionarios y la determinación de propiedades de partículas a partir de datos LPT y las ecuaciones gobernantes acopladas para ambas fases. Utilizamos un solucionador neural para representar estados de flujo y polinomios restringidos por datos para representar las trayectorias (aunque notamos que nuestra técnica es compatible con una variedad de solucionadores). Se realizan pruebas numéricas para demostrar la reconstrucción de turbulencia isotrópica forzada y una estructura de choque de cono-cilindro a partir de trayectorias inerciales que exhiben un retraso significativo, cruce de líneas de corriente y muestreo preferencial.