Statistics of a Passive Scalar in a 2D Shear Flow with Fluctuations

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

We study statistical properties of the passive scalar advection in a 2D flow that consist of a steady-state shear flow and a relatively weak smooth random component taking into account the effects of finite weak diffusion. The model is closely related to the dynamics of passive scalar transfer inside coherent vortices emerging as a result of an inverse cascade in 2D turbulence. We analyze both the decay of the passive scalar and the problem with continuous supply of the scalar to the system. In both cases, the passive scalar distribution exhibits strong intermittence, which can be indicated with single-point moments calculated in this study.

About the authors

N. A Ivchenko

Landau Institute for Theoretical Physics, Russian Academy of Sciences; National Research Center “Higher School of Economics”

Email: ssver@itp.ac.ru
142432, Chernogolovka, Moscow oblast, Russia; 111250, Moscow, Russia

S. S Vergeles

Landau Institute for Theoretical Physics, Russian Academy of Sciences; National Research Center “Higher School of Economics”

Author for correspondence.
Email: ssver@itp.ac.ru
142432, Chernogolovka, Moscow oblast, Russia; 111250, Moscow, Russia

References

  1. G. Falkovich, K. Gawedzki, and M. Vergassola, Rev. Mod. Phys. 73, 913 (2001).
  2. H. Xia, M. Shats, and G. Falkovich, Phys. Fluids 21, 125101 (2009).
  3. J. Laurie, G. Bo etta, G. Falkovich, I. Kolokolov, and V. Lebedev, Phys. Rev. Lett. 113, 254503 (2014).
  4. I. Kolokolov and V. Lebedev, Phys. Rev. E 93, 033104 (2016).
  5. I. Kolokolov and V. Lebedev, J. Fluid Mech. 809, R2 (2016).
  6. A. Frishman and C. Herbert, Phys. Rev. Lett. 120, 204505 (2018).
  7. A. N. Doludenko, S. V. Fortova, I. V. Kolokolov, and V. V. Lebedev, Phys. Fluids 33, 011704 (2021).
  8. A. Groisman and V. Steinberg, Nature 405, 53 (2000).
  9. A. Groisman and V. Steinberg, Nature 410, 905 (2001).
  10. V. Steinberg, Ann. Rev. Fluid Mech. 53, 27 (2021).
  11. G. Falkovich and N. Vladimirova, Phys. Rev. Lett. 121, 164501 (2018).
  12. H. Feng, M. G. Olsen, Y. Liu, R. O. Fox, and J. C. Hill, AIChE J. 51, 2649 (2005).
  13. T. Burghelea, E. Segre, I. Bar-Joseph, A. Groisman, and V. Steinberg, Phys. Rev. E 69, 066305 (2004).
  14. Y. Amarouchene and H. Kellay, Phys. Rev. Lett. 93, 214504 (2004).
  15. Y. Jun and V. Steinberg, Phys. Fluids 22, 123101 (2010).
  16. А. М. Обухов, Изв. АН СССР, сер. геогр. и геофиз. 13(1), 58 (1949).
  17. S. Corrsin, J. App. Phys. 22, 469 (1951).
  18. G. K. Batchelor, J. Fluid Mech. 5, 113 (1959).
  19. K. R. Sreenivasan, Proc. Nat. Acad. Sci. 116, 18175 (2019).
  20. D. A. Donzis, K. Sreenivasan, and P. Yeung, Flow. Turb.Comb. 85, 549 (2010).
  21. D. Son, Phys. Rev. E 59, R3811 (1999).
  22. E. Balkovsky and A. Fouxon, Phys. Rev. E 60, 4164 (1999)
  23. S. Vergeles, J. Exp. Theor. Phys. 102, 685 (2006).
  24. B. I. Shraiman and E.D. Siggia, Phys. Rev. E 49, 2912 (1994).
  25. M. Souzy, I. Zaier, H. Lhuissier, T. Le Borgne, and B. Metzger, J. Fluid Mech. 838, R3 (2018).
  26. A. Celani, M. Cencini, M. Vergassola, E. Villermaux, and D. Vincenzi, J. Fluid Mech. 523, 99 (2005).
  27. K. Turitsyn, J. Exp. Theor. Phys. 105, 655 (2007).
  28. D. E. Smith, H.P. Babcock, and S. Chu, Science 283, 1724 (1999).
  29. Y. Liu and V. Steinberg, Europhys. Lett. 90, 44005 (2010).
  30. M. Sˇiler, L. Ornigotti, O. Brzobohaty', P. J'akl, A. Ryabov, V. Holubec, P. Zem'anek, and R. Filip, Phys. Rev. Lett. 121, 230601 (2018).
  31. M. Chertkov, I. Kolokolov, V. Lebedev, and K. Turitsyn, J. Fluid Mech. 531, 251 (2005).
  32. A. Pulia to and K. Turitsyn, Phys. D: Nonlin. Phenomena 211, 9 (2005).
  33. R. S. Ellis, Entropy, Large Deviations, and Statistical Mechanics, Springer-Verlag (1985).
  34. V. Klyatskin, W. Woyczynski, and D. Gurarie, in Stochastic Modelling in Physical Oceanography, Springer (1996), pp. 221-269.
  35. I. Kolokolov and N. T. Trung, Phys. Lett. A 376, 1836 (2012).
  36. A. J. Majda, Phys. Fluids A: Fluid Dyn. 5, 1963 (1993).
  37. M. Avellaneda and A. J. Majda, J. Stat. Phys. 69, 689 (1992).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».