The $textsc{k}$-$\varepsilon$ algebraic stress model (KEASM) was applied to atmospheric dispersion simulation using the Lagrangian particle dispersion model and was compared with the most popular turbulence closure model in the field of atmospheric simulation, the Mellor-Yamada (MY) model. KEASM has been rarely applied to atmospheric simulation, but it includes the pressure redistribution effect of buoyancy due to heat and momentum fluxes. On the other hand, such effect is excluded from MY model. In the simulation study, the difference in the two turbulence models was reflected to both the turbulent velocity and the Lagrangian time scale. There was little difference in the vertical diffusion coefficient $\sigma$$_{z}$. However, the horizontal diffusion coefficient or calculated by KEASM was larger than that by MY model, coincided with the Pasquill-Gifford (PG) chart. The applicability of KEASM to atmospheric simulations was demonstrated by the simulations.s.
A new Lagrangian stochastic dispersion model is developed by combining the GLM(generalized Langevin model) and the elliptic relaxation method. Under the physically plausible assumptions a simple analytical solution of elliptic relaxation is obtained. To compare the performance of our model with other model, the statistics of particle velocity as well as concentration are investigated. Numerical simulation results show good agreement with available experimental data.
A high resolution model is proposed for calculating the temperature field of a large city, based upon a Lagrangian particle model. Utilizing the analogy between the heat and mass transport phenomena in turbulent flows, a Lagrangian particle model, originally developed for air pollutant dispersion problems, is adapted for simulating heat transport. In the model conceptual heat particles are released into the atmosphere from the heat sources and move along with the turbulent winds in accordance with the Markov process. The potential temperature assumed to be conserved along with heat particles serves as a tag, so the temperature fields can be deduced from the distribution of particles. The wind fields are constructed from a diagnostic meteorology model incorporating a morphological model designed for building flows. Test run shows the robustness of the modeling system.
In this study we perform Lagrangian stochastic model simulation for heavy particle. Reynolds(2002) construct simple LSM for heavy particle, which lack in detailed parameter study and statistics of turbulent flow within his paper. we investigate more simple but important turbulent statistics such as autocorrelation for velocity and acceleration, Lagrangian structure function and dispersion statistics parameterized by using DNS.
This research mainly focuses on the transport and dispersion of chemical agent plume according to the Lagrangian Puff Model and Lagrangian Particle Model of NBC_RAMS(Nuclear, Biological, Chemical Reporting And Modeling S/W System). NBC_RAMS was developed with the purposes of estimating the fate of Chemical, Biological, and Radioactive(CBR) agent plumes and evaluating damages in the Republic of Korea. First, it calculates the local weather pattern, i.e. wind speed, wind direction, and temperature, by considering the effects of land uses and topography. The plume behaviors are calculated by adopting the Lagrangian Puff Model(LPFM) or Lagrangian Particle Model(LPTM). In this research, we assumed a virtual chemical agent exposure event in a stable atmospheric condition during the summer season. The plume behaviors were estimated by both LPFM and LPTM on the used area(urbanized and dry area) and the agricultural land. The higher heat flux in the used area led to stronger winds and further downward movement moving of the chemical agent than the farmland. The lateral dispersion of the chemical plume was emphasized in the Lagrangian Puff Model because it adopted Gaussian distribution.
A Lagrangian stochastic model is adopted for the calculations of turbulent dispersion in turbulent channel flows. Dispersion of a fluid particle and relative dispersion between two particles released at the sane location are investigated and compared with the classical seating relations for homogeneous turbulence. The viscous effect is realized by adding a Browinian random walk to the calculation of the position of a particle. The near-wall accumulation of particles is examined.
본 연구에서는 이런 점들을 고려, 난류유동장 내의 실제 입자운동을 좀더 사 실에 가깝도록 해석할 수 있는 모델을 제시하여 아직 실험에 의존하고 있는 관계분야 에 그 이론적 응용범위를 넓히는데 그 목적을 두었따. 본 연구의 목적상 입자가 존 재하는 난류장의 통계적 특성은 이미 알고 있는 것으로 가장하였으며 유체 내의 입자 농도가 충분히 낮고 입자의 크기가 충분히 작아서 입자가 유동장에 미치는 영향은 무 시할 수 있다고 간주하였다.
An analysis for particle settling effects via of plume centerline tilted exponentially under the influence of panicle settling velocity is carried out for particle of $30{\mu}m$ diameter with $1g/cm^3$ density and 0.02m/s settling velocity corresponding to its particle characteristic according to various wind speeds, atmospheric stabilities. Characteristic analysis of surface concentration distribution simulated by Lagrangian model also are carried out under the influence of plume centerline tilted exponentially at 10m stack height emitted 200 particles per second. This study reveals that plume centerline at the nearby source is sharply tilted exponentially under the condition of stable, weakly wind speed, therefore the lower concentration at the nearby source, the higher concentration at the downwind distance far away from source than actual one is brought out, if not apply the effect of plume centerline tilted exponentially to diffusion Model.
A Lagrangian particle dispersion mode l(LPDM) coupled with the prognostic flow model based on nonequilibrium level 2.5 turbulence closure has been dcveloped to simulate the dispersion from an elevated emission source. The proposed model did not require any empirical formula or data for the turbulent statistics such as velocity variances and Lagrangian time scales since the turbulence properties for LPDM were calculated from results of the flow model. The LPDM was validated by comparing the model results against the wind tunnel tracer experiment and ISCST3 model. The calculated wind profile and turbulent velocity variances were in good agreement with those measured in the wind tunnel. The ground level concentrations along the plume centerline as well as the dispersion codfficients also showed good agreement in comparison with the wind tunnel tracer experiment. There were some discrepancies on the horizontal spread of the plume in comparison with the ISCST3 but the maximum ground level concentrations were in a good confidence range. The results of comparisons suggested that the proposed LPDM with the flow model was an effective tool to simulate the dispersion in the flow situation where the turbulent characteristics were not available in advance.
The performance of one-particle stochastic Lagrangian models for passive tracer dispersion are evaluated against measurements in horizontally-homogeneous neutrally-stratified atmospheric surface layer. State-of-the-technology models as well as classical Langevin models, all in class of well mixed models are numerically implemented for inter-model comparison study. Model results (far-downstream asymptotic behavior and vertical profiles of the time averaged concentrations, concentration fluxes, and concentration fluctuations) are compared with the reported measurements. The results are: 1) the far-downstream asymptotic trends of all models except Reynolds model agree well with Garger and Zhukov's measurements. 2) profiles of the average concentrations and vertical concentration fluxes by all models except Reynolds model show good agreement with Raupach and Legg's experimental data. Reynolds model produces horizontal concentration flux profiles most close to measurements, yet all other models fail severely. 3) With temporally correlated emissions, one-particle models seems to simulate fairly the concentration fluctuations induced by plume meandering, when the statistical random noises are removed from the calculated concentration fluctuations. Analytical expression for the statistical random noise of one-particle model is presented. This study finds no indication that recent models of most delicate theoretical background are superior to the simple Langevin model in accuracy and numerical performance at well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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