| 研究課題/領域番号 |
17K06583
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| 研究機関 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
大本 照憲 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (30150494)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | kaolin suspension / non-Newtonian fluids / square ribs / PIV / flow resistance / flow structures / momentum Transport / suspended sediment |
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| 研究実績の概要 |
清水流において同一の代表径を有する球状粗度および円柱粗度を規則的に路床に最密充填配列させた完全粗面乱流において抵抗特性，粗度近傍の乱流構造および運動量輸送について検討した．その結果，流れの抵抗は円柱粗度に較べて球状粗度の方が明瞭に大き，Roughness Sublayer内の流れとその上層の主流部との運動量交換が大きくなることを明らかにした．さらに，角柱粗度においては粗度高さと同程度に横断方向に隙間がある三次元角柱粗度の抵抗は極大値を示し，三次元角柱粗度の等流水深は二次元角柱粗度に較べて3～8%%程度大きく，運動量交換も大きくなることを明らかにした．
本研究では課題1)に対して，カオリンを用いた体積土砂濃度を0-12%の間で系統的に変化させ，同一の代表径(5mm，10mm，15mm，30mm)を有する二次元粗度と三次元粗度における抵抗特性を検討する．なお，球状粗度および円柱粗度は規則的に路床に最密充填配列させる．二次元角柱粗度および三次元角柱粗度の配列については，清水流において抵抗が最大値となった配列を参考に，流下方向の粗度間隔が粗度高さの8倍とし，三次元角柱粗度の横断方向の開口部は粗度高さに設定した．
三次元角柱粗度を伴う高濃度土砂流の抵抗特性およびその流動機構について清水流および二次元角柱粗度との比較を通して検討した．二次元角柱粗度との比較では，三次元角柱粗度は全てのケースで抵抗係数が大きく，粗度高さk=10mmにおいて三次元角柱粗度の抵抗係数CfKは二次元角柱粗度のそれに較べ，清水流では1.20倍，CV=6%では1.16倍，CV=10% では1.11倍に達する．二次元角柱粗度に較べ三次元角柱粗度は抵抗が大きくなった原因として，横断方向の流れの非一様性から生じる乱れエネルギーの生成および直接的粘性散逸が主因であることが明らかにされた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
開水路流れにおける流れの抵抗は，流体それ自身の内部特性（密度，粘性），水路の形状，曲がり，路床の粗度(大きさ，形状，配列)，移動床であれば更に河床波の形状抵抗に規定される．Z.Wang(1998)は，滑面，礫床(gravel bed)および巨礫床(stone bed)においてカオリン懸濁流の体積土砂濃度を9%の範囲で変化させ，抵抗係数は，礫床および巨礫床においては土砂濃度が3-9%の範囲では土砂濃度の増大に伴って明瞭な減少傾向を示し，滑面では微増することを示した．しかし，高濃度土砂流においては礫床および巨礫床の空隙に微細土砂が堆積し境界条件の変わる可能性が高いにもかかわらず，その影響については議論されていない．本研究では，二次元角柱粗度および三次元角柱粗度の代表例として角柱粗度を用い，流れの抵抗および流れの構造が概ね明らかに出来た．その結果は，査読付き論文として発表出来た．
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| 今後の研究の推進方策 |
三次元流動機構を検討するために高濃度土砂流を模擬したポリアクリル酸ソーダ（PSA）溶液を用いて流速場を計測する．ポリアクリル酸ソーダ（PSA）濃度は高濃度土砂流において特徴を表した土砂濃度と同一の抵抗係数および粘性係数から調整する．
流速の計測には，非接触型の代表的な画像処理法であるPIV(Particle-Image Velocimetry)法を用いる．計測位置は，粗面中央の等流場で行う．光源には空冷式の赤外線パルスレーザーを用い，シート光の厚さを1mm，パルス間隔を1000μs に設定し，二次元粗度では水路上方から底面に垂直下向きに，三次元粗度では側壁を通して水平方向に照射する．
抵抗特性と運動量輸送との関係を明らかにするため，移流による運動量輸送，乱れによる運動量輸送および粘性による運動量輸送について詳細に検討する．なお，粘性係数については低せん断速度の測定用に優れたBrookfield社製の粘度計DV-Ⅱ+ PRO Digital Viscometerを用いた粘性実験を基に，水の粘性係数μWによって正規化されたPSA溶液における粘性係数μPSAの空間変化を明らかにする．粘性応力はビンガム流体モデルより適合度の高い ベキ剰則モデル（Power-law Model）を基に求める予定である．
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