Excellence in Research: The study of dynamics of an atmospheric boundary layer laden with polydisperse spray under high-wind conditions of a hurricane

卓越研究:飓风大风条件下充满多分散喷雾的大气边界层动力学研究

基本信息

项目摘要

Predicting hurricane intensity is a very challenging task because it requires an in-depth understanding of complex multi-scale phenomena governing hurricane motion. Past research has demonstrated that the ocean spray effects on hurricane dynamics depend strongly on the size of spray droplets. Therefore, the PI will focus on developing a comprehensive mathematical framework and its numerical implementation to accurately model the polydisperse ocean spray effect on the vertical fluxes of momentum and heat in a hurricane boundary layer. This will aid in improving the accuracy of hurricane forecasts, which in turn will help minimize property damage and loss of human life. The research project will also allow North Carolina A&T State University, a state-supported HBCU, to sustain and expand recently established new research and educational capacity in applied mathematics and scientific computing with applications to atmospheric multiphase turbulent flows. Specifically, the PI will expand the currently existing mathematical model of a hurricane boundary layer laden with ocean spray by accurately accounting for spray polydispersity. The developed model will be used to conduct a comprehensive parametric study of its effect on the dynamics of the marine atmospheric boundary layer in high-wind hurricane conditions. To fill the current gap in understanding spray polydispersity's influence the PI plans to employ a modern theory of turbulent disperse multiphase flows and the Eulerian multi-fluid approach. This approach considers groups of droplets of different sizes, air, and water vapor as separate interacting turbulent continua, each described by its own set of conservation laws and characterized by its own velocity, temperature, and turbulent kinetic energy distributions. The conservation laws for polydisperse spray will be presented in the form of population balance equations. In particular, the method will consistently account for droplet breaking/coalescence and evaporation/condensation dynamics. Combining this method with a higher-order multi-fluid turbulence model will enable the PI to accurately predict the influence of polydisperse ocean spray on hurricane dynamics and structure.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
预测飓风强度是一项非常具有挑战性的任务,因为它需要深入了解飓风运动的复杂多规模现象。过去的研究表明,海洋喷雾对飓风动态的影响很大程度上取决于喷雾液滴的大小。因此,PI将着重于开发一个全面的数学框架及其数值实现,以准确地对飓风边界层中动量和热量的垂直通量的多分散海洋喷雾效应进行建模。这将有助于提高飓风预测的准确性,进而有助于最大程度地减少财产损失和人类生命的损失。该研究项目还将允许北卡罗来纳州A&T州立大学(一项由州支持的HBCU)维持和扩展最近在应用数学和科学计算中建立了新的研究和教育能力,并应用于大气多相湍流。具体而言,PI将通过准确考虑喷雾多分散性来扩展带有海洋喷雾剂的飓风边界层的当前现有数学模型。开发的模型将用于对其对海洋大气边界层在高风向飓风条件下的动态的影响进行全面的参数研究。为了填补当前的差距,PI计划采用现代的湍流分散多相流和Eulerian多流体方法,PI计划采用现代化的PI的影响。这种方法将不同尺寸,空气和水蒸气的液滴组视为单独的相互作用的湍流连续图,每种液滴都由其自身的保护诉讼进行描述,并以其自身的速度,温度和湍流的动能分布为特征。多分散喷雾的保护法将以人口平衡方程的形式介绍。特别是,该方法将始终如一地解释液滴断裂/合并和蒸发/冷凝动力学。 将此方法与高阶多流体湍流模型相结合,将使PI能够准确预测多分散海洋喷雾对飓风动态和结构的影响。该奖项反映了NSF的法定任务,并被认为是值得通过基金会的知识分子和更广泛影响的评估审查审查标准来通过评估来通过评估来提供支持的。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Yevgeniy Rastigeyev其他文献

Yevgeniy Rastigeyev的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Yevgeniy Rastigeyev', 18)}}的其他基金

HBCU: Excellence in Research: Analysis and Modeling of the Ocean Spray Effects on Tropical Cyclone Dynamics
HBCU:卓越研究:海洋喷雾对热带气旋动力学影响的分析和建模
  • 批准号:
    1832089
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 57.73万
  • 项目类别:
    Standard Grant
HBCU-RISE Center for Advanced Multi-scale Computational Algorithms (AMCA)
HBCU-RISE 高级多尺度计算算法中心 (AMCA)
  • 批准号:
    1036563
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 57.73万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

文本—行人图像跨模态匹配的鲁棒性特征学习及语义对齐研究
  • 批准号:
    62362045
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    32 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
基于深度学习方法的南海海气耦合延伸期智能预报研究
  • 批准号:
    42375143
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
社交媒体中的上市公司谣言识别、后果及治理研究:多模态深度学习视角
  • 批准号:
    72302018
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
资源受限下集成学习算法设计与硬件实现研究
  • 批准号:
    62372198
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
开放环境下终身强化学习方法研究及应用
  • 批准号:
    62376122
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    51 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

A&R
A
  • 批准号:
    10557023
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 57.73万
  • 项目类别:
Microscopy and Image Analysis Core
显微镜和图像分析核心
  • 批准号:
    10557025
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 57.73万
  • 项目类别:
Administrative, Mentoring and Education Core
行政、指导和教育核心
  • 批准号:
    10630578
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 57.73万
  • 项目类别:
Lentivirus Construct Core
慢病毒构建核心
  • 批准号:
    10630391
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 57.73万
  • 项目类别:
Animal Models and Histology Core
动物模型和组织学核心
  • 批准号:
    10715404
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 57.73万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了