Rotorun yaratdığı aşağı istiqamətli hava axını (downwash), fırlanan pərlərin havaya aşağı istiqamətdə impuls ötürməsi nəticəsində yaranan və ətrafdakı qaz buludunun daşınmasını, qarışmasını və seyrəlməsini dəyişdirə bilən aerodinamik axındır. Bu tədqiqat pilotsuz uçuş aparatı (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) ilə qaz ölçülərkən rotor downwash təsirinin CO₂ emissiya buludunu sensora çatmazdan əvvəl nə dərəcədə dəyişdirə biləcəyini nəzarətli təcrübələr və Hesablama Maye Dinamikası (Computational Fluid Dynamics, CFD) simulyasiyaları ilə araşdırır.

Tədqiqatın eksperimental hissəsində real uçuş edən və sensoru üzərində daşıyan UAV istifadə edilməmişdir. CO₂ sensoru yerə yaxın sabit mövqedə saxlanılmış; iki pərli surrogate rotor sistemi sensorun üzərində müxtəlif hündürlüklərdə yerləşdirilmişdir. Buna görə tədqiqatın əsas həndəsi dəyişəni real uçuş hündürlüyü deyil, rotor ilə sabit sensor arasındakı şaquli ayrılma məsafəsidir. Eksperimental rotor-sensor ayrılması 0,5 ilə 5,5 m arasında dəyişdirilmişdir.

Nəzarətli CO₂ mənbəyi kimi 1,6 L CRDi dizel mühərrikli sabit Hyundai i30 minik avtomobili boş gedişdə işlədilmişdir. Sensor egzoz çıxışından 1 m aşağı axında və yerdən təxminən 5 cm hündürlükdə sabit saxlanılmışdır. Ölçmələr aşağı qiymətli Adafruit Feather M0 WiFi əsaslı Sensirion SCD41-D-R2 sistemi və kommersiya IoTSens hava keyfiyyəti stansiyası ilə eyni vaxtda aparılmışdır.

Təcrübələr rotor sistemi sensora yaxınlaşdıqca ölçülən CO₂-nin ümumilikdə azaldığını göstərmişdir. 6500 rpm şəraitində seçilmiş hündürlüklərdə no-drone istinadına nisbətən eksperimental azalma 0,5 m-də %52,67; 1,5 m-də %41,92; 2,5 m-də %30,70; 3,5 m-də %46,03; 4,5 m-də %26,16 və 5,5 m-də %0 kimi bildirilmişdir. Bu sıra tam monoton deyil; buna görə nəticə yalnız “məsafə azaldıqca hər addımda eyni nisbətdə daha çox azalma olur” kimi şərh edilə bilməz. Rotor izi ilə egzoz qazı buludunun həndəsi üst-üstə düşməsi də vacibdir.

CFD tərəfində OpenFOAM v12 daxilindəki multicomponentFluid həlledicisi, Böyük Burulğan Simulyasiyası (Large Eddy Simulation, LES), bir-tənlikli kEqn alt-şəbəkə modeli, PIMPLE təzyiq-sürət əlaqələndirməsi və pərlər üçün Multiple Reference Frame (MRF) yanaşması istifadə edilmişdir. CO₂ kimyəvi reaksiyaya girməyən passiv daşınan növ kimi modelləşdirilmişdir. CFD-nin məqsədi real ölçmələri nöqtə-nöqtə yenidən yaratmaqdan çox, rotor izinin egzoz qazı buludunu hansı fiziki mexanizmlərlə seyrəltdiyini izah etməkdir.

6500 rpm CFD simulyasiyalarında no-drone sensor konsentrasiyası 2406 ppm olduğu halda rotor olan konfiqurasiyalarda 333-1195 ppm arasında dəyərlər əldə edilmiş və hesablanan azalmalar %50,37 ilə %88,53 arasında dəyişmişdir. CFD təcrübədən sistematik olaraq daha güclü seyrəlmə proqnozlaşdırmışdır. Mənbə bunu sabit egzoz girişi, küləksiz ideallaşdırılmış atmosfer, dəqiq müəyyən edilmiş ədədi prob və real təcrübədə mövcud olan mühərrik/atmosfer/sensor dəyişkənliyi kimi fərqlərlə əlaqələndirir.

Tədqiqat rotor downwash təsirinin xüsusilə yaxın rotor-qaz buludu qarşılıqlı təsirində ölçmə qərəzi yarada biləcəyini göstərir. Bununla belə, tədqiqat real UAV manevrini, irəli uçuşu, gövdə meylini və ya müəyyən onboard sensor yerləşməsini birbaşa sınaqdan keçirməmişdir. Həmçinin hər təcrübə şərti yalnız təxminən 20 dəqiqəlik bir davamlı ölçmə dövründən ibarət olmuş, müstəqil təcrübə təkrarları aparılmamışdır. Buna görə nəticələr müəyyən nəzarətli şəraitdə müqayisəli müşahidələr kimi qiymətləndirilməlidir.

Müxtəlif UAV platformalarına, pər diametrlərinə, rotor sayına, meteoroloji şəraitə, qaz növlərinə və ya real emissiya ölçmə tapşırıqlarına köçürülməzdən əvvəl müvafiq sistem ayrıca təsdiqlənməlidir. Tədqiqatın nəticələri “sensor UAV üzərində bu məsafədə yerləşdirilərsə hər şəraitdə mütləq doğru ölçmə verir” şəklində universal dizayn qaydası təqdim etmir.

Tədqiqatın araşdırma problemi nədir?

UAV-lər sabit hava keyfiyyəti stansiyalarının çata bilmədiyi hündürlüklərə və təhlükəli və ya əlçatmaz ərazilərə daxil ola bildiyi üçün istixana qazı, sızma və yerli emissiyaların monitorinqi baxımından mühüm platformadır. Lakin UAV ölçmə nöqtəsinə yalnız sensor daşımır; fırlanan pərlər eyni zamanda ölçülməyə çalışılan atmosferi fiziki olaraq hərəkət etdirir.

Buna görə sensorun oxuduğu CO₂ dəyəri yalnız emissiya mənbəyinin nə qədər qaz istehsal etməsindən asılı deyil. Rotor izi ətraf havanı qaz buluduna çəkə, qazı aşağı və ya yana daşıya, turbulent qarışmanı artıra və qaz buludunu sensora çatmazdan əvvəl seyrəldə bilər.

Bu hal xüsusilə mənbə intensivliyinin kəmiyyətcə qiymətləndirilməsinin istəndiyi tapşırıqlarda vacibdir. Real emissiya sahəsində CO₂ yüksək olsa belə, UAV-nin öz aerodinamikası sensor bölgəsindəki konsentrasiyanı azaldarsa emissiya gücü olduğundan aşağı qiymətləndirilə bilər.

Rotorun Yaratdığı Downwash CO₂ Ölçməsini Niyə Dəyişdirir?

Rotor downwash CO₂ ölçməsini üç əlaqəli mexanizmlə dəyişdirə bilər: rotor izi egzoz qazı buludunu birbaşa kəsir, ətrafdakı təmiz havanı qaz buluduna çəkərək entrainment yaradır və turbulent qarışmanı artıraraq CO₂-ni seyrəldir; tədqiqatın təcrübələri sensora çatan konsentrasiyanın azala bildiyini, LES-CFD nəticələri isə bu azalmanın rotor izi ilə qaz buludu arasındakı aerodinamik qarşılıqlı təsirlə izah edilə bildiyini göstərir.

Downwash, entrainment və turbulent qarışma arasındakı fərq

Downwash, pərin yaratdığı aşağı istiqamətli orta hava hərəkətidir. Entrainment, bu hərəkət nəticəsində ətrafdakı daha aşağı CO₂ tərkibli havanın egzoz qazı buluduna çəkilərək ona qatılmasıdır. Turbulent qarışma isə müxtəlif sürət və konsentrasiyaya malik axın sahələrinin burulğanlar vasitəsilə bir-birinə qarışmasıdır.

Bu üç proses bir-birindən tam müstəqil deyil. Rotor aşağı istiqamətli impuls yaradır; yaranan wake ətraf havanı özünə çəkir; wake ilə egzoz şırnağı qarşılaşdıqda sürət qradiyentləri və burulğanlar qazın məkan paylanmasını dəyişdirir. Nəticədə sensorun yerləşdiyi nöqtəyə çatan CO₂ miqdarı mənbənin yaratdığı konsentrasiyadan fərqli ola bilər.

Niyə real UAV əvəzinə surrogate iki pərli sistem istifadə edildi?

Tədqiqatçıların məqsədi uçuş idarəetmə sistemini, gövdə manevrini və ya naviqasiya davranışını araşdırmaq deyil; rotorun yaratdığı aerodinamik təsirin CO₂ qaz buluduna təsirini nəzarətli və təkrarlana bilən həndəsə altında ayırmaqdır. Bunun üçün iki elektrik mühərriki və iki pərdən ibarət sabit sistem istifadə edilmişdir.

Mənbə açıq şəkildə bu sistemin tam quadrotor aerodinamikasını yenidən yaratmadığını bildirir. Bununla belə, pər ölçüsü, fırlanma sürətləri, təxmini itələmə və induksiya olunmuş sürət dəyərləri kiçik multirotor ətrafındakı downwash səviyyəsini təmsil edəcək şəkildə seçilmişdir.

Pər sistemi hansı fiziki xüsusiyyətlərə malik idi?

Statik itələmə tənliyi nəyi hesablayır?

Mənbə pər itələməsinin təxmini böyüklüyünü aşağıdakı statik itələmə əlaqəsi ilə qiymətləndirmişdir:

\[ T=C_T\,\rho\,n^2D^4 \tag{1} \]

Burada \(T\) bir pərin yaratdığı itələməni, \(C_T\) ölçüsüz itələmə əmsalını, \(\rho\) havanın sıxlığını, \(n\) saniyədə dövr sayını və \(D\) pər diametrini ifadə edir.

Tənlikdə fırlanma sürəti kvadrat, pər diametri isə dördüncü dərəcə ilə yer alır. Digər parametrlər sabit saxlanıldıqda \(n\)-nin artması itələməni kvadratik şəkildə artırır; diametrin təsiri isə riyazi baxımdan daha güclüdür. Bu əlaqə eyni dövr sayına malik müxtəlif diametrli pərlərin eyni itələməni yaratmasının gözlənilməməli olduğunu göstərir.

Vahid yoxlamasında \(\rho\) üçün kg/m³, \(n^2\) üçün 1/s² və \(D^4\) üçün m⁴ istifadə edildikdə hasil kg·m/s², yəni nyuton verir. Beləliklə, tənlik ölçü baxımından itələmə vahidi ilə uyğundur.

Mənbə müqayisə edilə bilən APC slow-flyer pərləri üçün \(C_T\) dəyərinin təxminən 0,10-0,12 aralığında olduğunu və hesablamalarda təmsilçi olaraq \(C_T\approx0{,}11\) istifadə etdiyini bildirir. Nəticədə bir pər üçün təxmini itələmə dəyərləri 6500 rpm-də 3,3 N, 8000 rpm-də 5,0 N və 10.000 rpm-də 7,8 N kimi qiymətləndirilmişdir.

İnduksiya olunmuş sürət tənliyi nəyi izah edir?

Rotorun altındakı ideallaşdırılmış induksiya olunmuş sürət aktüator disk impuls nəzəriyyəsi ilə belə hesablanmışdır:

\[ v_i=\sqrt{\frac{T}{2\rho A}} \tag{2} \]

Burada \(v_i\) rotor altındakı induksiya olunmuş sürət, \(T\) itələmə, \(\rho\) hava sıxlığı və \(A\) pər disk sahəsidir. Kvadrat kök quruluşuna görə itələmənin dörd dəfə artması, digər şərtlər eyni olduqda induksiya olunmuş sürətin iki dəfə artması deməkdir.

Mənbə bu yanaşma ilə 6500, 8000 və 10.000 rpm üçün müvafiq olaraq təxminən 5,2; 6,3 və 7,9 m/s induksiya olunmuş sürət hesablamışdır. Bunlar sensorda birbaşa ölçülən downwash sürətləri deyil, aktüator disk nəzəriyyəsinə əsaslanan təxmini dəyərlərdir.

Təcrübədə hansı sensorlar istifadə edildi?

Birinci sistem Adafruit Feather M0 WiFi-ATSAMD21 kartı və Sensirion SCD41-D-R2 CO₂ sensorundan ibarətdir. SCD41-D-R2 mənbədə 400-5000 ppm ölçmə diapazonu, \(\pm50\) ppm + %2,5 dəqiqlik və \(\pm10\) ppm təkrarlana bilmə dəyərləri ilə təsvir edilmişdir. Sistem CO₂ ilə yanaşı temperatur və nisbi rütubəti də qeyd edir.

İkinci sistem kommersiya IoTSens Air Quality Monitor-dur. Mühüm metod detalı IoTSens cihazının aşağı qiymətli sensoru kalibrasiya etmək üçün istifadə edilməməsidir. IoTSens müstəqil istinad/müqayisə sistemi kimi eyni vaxtda ölçmə aparmışdır.

İki sistemin hava ilə təmas forması eyni deyil. Feather-SCD41 birbaşa ətraf havaya açıqdır; IoTSens isə uzunmüddətli açıq hava istifadəsi üçün qoruyucu korpusdadır. Mənbə mütləq konsentrasiya fərqlərinin şərhində bu həndəsi və dinamik fərqin nəzərə alınmalı olduğunu bildirir.

Təcrübə matrisi necə idi?

Təcrübə ardıcıllığı ən yüksək rotor mövqeyindən başlanaraq rotorun sensora doğru mərhələli şəkildə endirilməsi ilə aparılmışdır. Şərtlər təsadüfi ardıcıllıqla tətbiq edilməmişdir. Mənbə mühit şəraitinin zamanla dəyişməsinin, mühərrik temperaturunun və sensor sürüşməsinin tamamilə istisna edilə bilməyəcəyini açıq şəkildə bildirir.

Hər şərt yalnız bir dəfə həyata keçirilmişdir. Buna görə “20 dəqiqə ərzində çox sayda ölçmə aparıldı” ifadəsi “çox sayda müstəqil təcrübə aparıldı” demək deyil.

Yerli külək necə nəzarətdə saxlanıldı?

Təcrübə CSIC ITEFI binaları ilə əhatə olunmuş qorunan avtomobil dayanacağı sahəsində aparılmışdır. Yaxınlıqdakı dövlət meteorologiya stansiyası səhər saatlarında təxminən 4-8 km/saat, günortadan sonra təxminən 9-14 km/saat külək və daha gec saatlarda 20-25 km/saat-a çatan arabir küləkli əsmələr bildirmişdir. Lakin bu stansiya təcrübə nöqtəsindən təxminən 2,5 km uzaqdadır.

Yerli külək sürəti və turbulentlik intensivliyi təcrübə sahəsində davamlı olaraq ölçülməmişdir. Buna görə regional meteoroloji məlumatlar yalnız göstərici xarakter daşıyır. Binaların real təcrübə nöqtəsindəki axını zəiflətmiş və ya istiqamətini dəyişmiş olması mümkündür.

Zaman sırası məlumatları necə işlənmişdir?

IoTSens məlumatları LoRaWAN, Feather məlumatları isə Wi-Fi vasitəsilə ThingSpeak bulud platformasında saxlanılmışdır. Təcrübə şərtləri arasındakı rotor hündürlüyü və sürət keçidləri, avadanlıq nəzarət dövrləri və keçid halları analizdən çıxarılmışdır.

Hər şərt dəyişikliyində ilk 20 qeyd, təxminən 150 saniyə, sensorların qalıq konsentrasiyadan təmizlənməsi və keçici doyma/sabitləşmə təsirlərinin azaldılması məqsədilə analizdən kənarda saxlanılmışdır.

Ardıcıl zaman nümunələri bir-birindən müstəqil olmadığından və temporal autocorrelation göstərə bildiyindən tədqiqatçılar hər ölçməni müstəqil təcrübə təkrarı hesab etməmişlər. Bunun əvəzinə sabit hissə üçün orta, median, kvartillərarası diapazon və maksimum kimi xülasə statistikaları qiymətləndirilmişdir.

Eksperimental CO₂ nəticələri nə göstərdi?

No-drone şəraitində boş gedişdə işləyən avtomobillə sensorda ölçülən CO₂ təxminən 1190-1720 ppm arasında dəyişmişdir. Fon atmosferik CO₂ isə təxminən 440 ppm kimi bildirilmişdir.

6500 rpm-də 5,5 m rotor-sensor ayrılmasında ölçülən 1400-1700 ppm diapazonu no-drone vəziyyətinə yaxın qalmışdır. Rotor yaxınlaşdıqca sensorda ölçülən konsentrasiya ümumilikdə azalmışdır.

Bu diapazonlar müxtəlif iş şəraitlərindəki real zaman sıralarının təxmini xülasələridir. Xam zaman nümunələri məqalədə cədvəl şəklində verilmədiyinə görə Verianla bunlardan yeni zaman sırası və ya statistika yaratmır.

Feather və IoTSens eyni dəyərləri ölçdü?

Xeyr. İki sistem ümumi meyli eyni istiqamətdə qeydə alsa da, mütləq CO₂ dəyərləri fərqlidir.

Mənbə həmçinin bütün ölçmələr üzrə Feather üçün orta 824 ppm, IoTSens üçün isə 622 ppm verir. Bu fərqin yalnız sensorun intrinsic performansından qaynaqlandığı göstərilməmişdir. Feather sensoru birbaşa havaya açıq olduğu, IoTSens isə qoruyucu korpus içində yerləşdiyi üçün qısamüddətli konsentrasiya zirvələri və sensor cavab dinamikaları iki sistemdə fərqli ola bilər.

Mənbədaxili sayısal qeyd: Mətn 824 və 622 ppm orta dəyərləri üçün təxminən %25 fərq ifadəsini istifadə edir. Lakin Cədvəl 3-dəki digər faiz fərqləri IoTSens dəyəri məxrəc götürülərək hesablanmışdır. Eyni üsul orta dəyərə tətbiq edilərsə təxminən %32,5 alınır. Mənbə bu cümlədə istifadə olunan məxrəci izah etmədiyindən Verianla mübahisəli faizi yenidən törətmir, yalnız xam orta dəyərləri ötürür.

CFD niyə lazım idi?

Təcrübədə sensor yalnız müəyyən bir nöqtədəki CO₂ konsentrasiyasını ölçür. Bu ölçmə qaz buludunun üçölçülü olaraq haradan hara daşındığını, rotor wake-in hansı sahədə güclü olduğunu və ya ətraf havanın qaz buluduna necə çəkildiyini təkbaşına göstərmir.

CFD buna görə təcrübənin əvəzi kimi deyil, təcrübədə birbaşa görünməyən axın sahəsini izah etmək üçün istifadə edilmişdir. Model CO₂ paylanmasını, sürət sahəsini, rotor wake-i, mərkəz xətti profillərini və sensor mövqeyindəki ədədi prob dəyərlərini birlikdə qiymətləndirir.

CFD-də hansı həlledici istifadə edildi?

Simulyasiyalar OpenFOAM v12 daxilində multicomponentFluid həlledicisi ilə aparılmışdır. Bu sonlu həcm əsaslı həlledici sıxıla bilən, çoxkomponentli qaz qarışığının daşınmasını hesablayır.

Modeldə iki daşınan komponent vardır: atmosfer havası və CO₂. Yanma, kimyəvi reaksiya və ya model daxilində yeni CO₂ istehsalı yoxdur. CO₂ yalnız adveksiya, diffuziya və turbulent qarışma ilə daşınır.

LES nədir?

Large Eddy Simulation (LES), turbulent axında böyük və enerji daşıyan burulğanların birbaşa həll edildiyi, hesablama şəbəkəsindən daha kiçik turbulentlik miqyaslarının isə alt-şəbəkə modeli ilə təmsil olunduğu CFD yanaşmasıdır.

Bu tədqiqatda alt-şəbəkə miqyasları üçün bir-tənlikli kEqn modeli istifadə edilmişdir. Model həll olunmayan turbulent kinetik enerji üçün daşınma tənliyi həll edir və buna bağlı turbulent viskozluğu hesablayır.

LES-in istifadə edilməsinin səbəbi egzoz qazı buludu ilə rotor wake arasındakı keçici burulğan və qarışma strukturlarının yalnız orta axın üzərindən qiymətləndirilməsinin məhdud qala bilməsidir.

MRF yanaşması nəyi təmsil edir?

Multiple Reference Frame (MRF), pəri əhatə edən bölgəyə fırlanan istinad çərçivəsi təyin etməklə rotorun orta aerodinamik təsirini mesh-i hər zaman addımında fiziki olaraq döndərmədən təmsil edən üsuldur.

İki pər üçün iki ayrı silindrik MRF bölgəsi yaradılmış və CFD doğrulama şəraitində fırlanma sürəti 6500 rpm, yəni təxminən 680,7 rad/s kimi təyin edilmişdir.

MRF rotor wake-i steady rotating-frame yanaşması ilə təmsil edir. Buna qarşılıq CO₂ qaz buludunun daşınması və LES tərəfindən həll edilən turbulentlik strukturları zamanla dəyişdiyi üçün ümumi CFD həlli transient-dir.

Bu fərq vacibdir: tədqiqat blade-passing tezliyini və ya ayrı-ayrı pər qanadlarının zamandan asılı aerodinamik yüklərini həll etmir.

CFD hesablama sahəsi necə idi?

CFD-də real avtomobil həndəsəsinin hamısı modelləşdirilməmişdir. Egzoz mənbəyi mesh keyfiyyətini asanlaşdırmaq üçün yerdən 30 cm hündürlükdə kvadrat inlet kimi təmsil edilmiş; avtomobilin arxa hissəsi isə 1,5 × 1,5 m sabit divarla yaxınlaşdırılmışdır.

Buna görə model real Hyundai i30-un bütün aerodinamik detallarının rəqəmsal əkizi deyil.

Sərhəd şərtləri nə idi?

Egzoz sərfi, temperaturu və real tərkibi təcrübə avtomobilində birbaşa ölçülməmişdir. Buna görə CFD inlet şərtləri minik dizel mühərriklərinin boş gediş şəraitinə dair ədəbiyyatdan götürülmüş təmsilçi dəyərlərlə yaradılmışdır.

Mənbədaxili temperatur qeydi: Mənbə bu ədəbiyyat dəyərlərini izah edərkən boş gediş egzoz temperaturu üçün 120-180 °C diapazonundan danışır, lakin real CFD sərhəd şərtinə 324 K daxil edir. 324 K təxminən 51 °C olduğundan iki dəyər eyni temperatur diapazonunu ifadə etmir. Verianla model girişini mənbədə istifadə edildiyi kimi 324 K saxlayır və bu fərqi səssizcə düzəltmir.

Turbulentlik və divar modeli parametrləri

Egzoz girişində turbulent kinetik enerji \(k=0{,}09\ \mathrm{m^2/s^2}\), xarakterik turbulent qarışma uzunluğu isə \(L=0{,}003\ \mathrm{m}\) kimi verilmişdir.

Divar yaxınlığındakı LES turbulentliyi nutkWallFunction və kqRWallFunction ilə modelləşdirilmişdir. Turbulent istilik diffuziyası üçün compressible::alphatWallFunction və turbulent Prandtl sayı \(Pr_t=0{,}85\) istifadə edilmişdir.

Mesh necə yaradıldı?

Mesh OpenFOAM blockMesh və snappyHexMesh alətləri ilə hibrid şəkildə yaradılmışdır. Egzoz mənbəyi, UAV həndəsəsi və MRF bölgələrində lokal incəltmə aparılmışdır.

İstehsal simulyasiyalarında H1-H6 konfiqurasiyalarında təxminən 457.000, H7-H9 konfiqurasiyalarında təxminən 820.000 hüceyrə istifadə edilmişdir. Mənbə son istehsal mesh-lərində skewness dəyərinin 4-dən, non-orthogonality dəyərinin 65-dən aşağı olduğunu bildirir.

PIMPLE və zaman addımı necə istifadə edildi?

Zamana görə törəmələr localEuler, məkan qradiyentləri Gauss linear, diffuziya terminləri Gauss linear corrected, konvektiv terminlər isə bounded second-order limitedLinear sxemləri ilə diskretləşdirilmişdir.

PIMPLE alqoritmində hər zaman addımında bir outer correction və üç pressure-correction iterasiyası istifadə edilmişdir.

Zaman addımı adaptiv tənzimlənmiş; maksimum Courant sayı \(Co_{\max}=3\), maksimum zaman addımı isə:

\[ \Delta t_{\max}=5\times10^{-5}\ \mathrm{s} \]

kimi məhdudlaşdırılmışdır.

Həll toleransları \(10^{-6}\) ilə \(10^{-4}\) arasında, relaxation factor isə 0,7-dir.

Mənbə species transport tənliklərinin bəzi şərtlərdə real scalar-field yenilənməsi olmadan residual meyarını ödəyə bildiyini müəyyən etmiş və buna görə hər zaman addımında ən azı bir species solver iterasiyasını məcbur etmək üçün minIter 1 istifadə etmişdir. Bu detal CO₂ daşınmasının ədədi baxımdan effektiv yenilənməsi üçün vacibdir.

CO₂ kütlə payından ppm-ə necə çevrildi?

OpenFOAM nəticələrində CO₂ birbaşa ppm deyil, kütlə payı kimi verildiyi üçün mənbə əvvəlcə kütlə payını mol payına, sonra mol payını ppm-ə çevirmişdir.

Kütlə Payı ppm-ə Necə Çevrilir?

Mənbənin əsas və açıq çevrilmə zəncirində CO₂ kütlə payı \(Y_{CO_2}\), molekulyar kütlələrdən istifadə edilərək mol payı \(X_{CO_2}\)-yə çevrilir və sonra \(X_{CO_2}\times10^6\) əməliyyatı ilə ppm alınır; mənbə həmçinin seyrək-qarışıq yanaşması üçün Tənlik (5)-i verir, lakin bu tənlikdə istifadə olunan simvol dərhal əvvəlki təriflərlə daxili uyğunluq problemi yaratdığından Verianla onu düzəldilmiş kimi təqdim etmir.

İlk çevrilmə:

\[ X_{CO_2}= \frac{ Y_{CO_2}/M_{CO_2} }{ Y_{CO_2}/M_{CO_2} + (1-Y_{CO_2})/M_{air} } \tag{3} \]

Burada \(Y_{CO_2}\) CO₂ kütlə payı, \(X_{CO_2}\) CO₂ mol payı, \(M_{CO_2}=44{,}01\ \mathrm{g/mol}\) və \(M_{air}=28{,}97\ \mathrm{g/mol}\)-dur.

Kütlə payı qarışıq kütləsinin nə qədərinin CO₂ olduğunu; mol payı isə ümumi molekulyar miqdarın nə qədərinin CO₂ molekullarından ibarət olduğunu ifadə edir. CO₂ ilə orta havanın molekulyar kütlələri fərqli olduğundan iki pay ədədi olaraq eyni deyil.

Mol payı ppm-ə belə çevrilmişdir:

\[ CO_2(\mathrm{ppm})=X_{CO_2}\times10^6 \tag{4} \]

Mol payını \(10^6\) ilə vurmaq nisbəti “milyonda hissə” miqyasına keçirir.

Mənbə daha sonra seyrək konsentrasiyalar üçün aşağıdakı təxmini ifadəni verir:

\[ CO_2(\mathrm{ppm}) \approx X_{CO_2} \left( \frac{M_{air}}{M_{CO_2}} \right) \times10^6 \tag{5, kaynakta basıldığı biçimiyle} \]

Mənbə \(M_{air}/M_{CO_2}\approx0{,}658\) dəyərini verir.

Mənbədaxili tənlik qeydi: Tənlik (3)-də \(X_{CO_2}\) artıq mol payı kimi təyin edilmiş və Tənlik (4)-də mol payından ppm-ə birbaşa çevrilmə \(X_{CO_2}\times10^6\) kimi verilmişdir. Buna görə Tənlik (5)-in çap olunmuş formasında \(X_{CO_2}\)-nin yenidən molekulyar-kütlə nisbəti ilə vurulması əvvəlki iki təriflə birbaşa uyğun görünmür. Verianla bu simvolu özbaşına \(Y_{CO_2}\) ilə dəyişmir; mənbə tənliyini olduğu kimi göstərir və uyğunsuzluğu görünən saxlayır.

CFD-nin əsas qorunma tənlikləri

Mənbənin Appendix A bölməsində multicomponentFluid tərəfindən istifadə olunan əsas tənliklər açıq şəkildə verilir.

Kütlənin qorunması / davamlılıq tənliyi:

\[ \frac{\partial\rho}{\partial t} + \nabla\cdot(\rho\mathbf{u}) = 0 \tag{A1} \]

\(\rho\) maye sıxlığı, \(\mathbf{u}\) sürət vektorudur. Tənlik kimyəvi və ya fiziki model daxilində ümumi kütlənin öz-özünə yarana və ya yox ola bilməyəcəyini ifadə edir.

Momentum tənliyi:

\[ \frac{\partial(\rho\mathbf{u})}{\partial t} + \nabla\cdot(\rho\mathbf{u}\mathbf{u}) = -\nabla p + \nabla\cdot\boldsymbol{\tau} + \mathbf{S}_{MRF} \tag{A2} \]

Burada \(p\) təzyiq, \(\boldsymbol{\tau}\) viskoz gərginlik tenzoru və \(\mathbf{S}_{MRF}\) fırlanan istinad çərçivəsindən gələn momentum mənbə terminidir.

Sol tərəf momentumun zamandan asılı dəyişməsini və axınla daşınmasını; sağ tərəf təzyiq qüvvəsini, viskoz təsirləri və MRF-nin fırlanma mənbə təsirini təmsil edir.

Növ daşınma tənliyi:

\[ \frac{\partial(\rho Y_i)}{\partial t} + \nabla\cdot(\rho\mathbf{u}Y_i) + \nabla\cdot(\rho\mathbf{V}_iY_i) = 0 \tag{A3} \]

\(Y_i\), \(i\) növünün kütlə payı; \(\mathbf{V}_i\) isə diffuziya sürətidir. Bu tədqiqatda növlər atmosfer havası və CO₂-dir. Kimyəvi reaksiya olmadığından species production source termini sıfırdır.

CFD sensor probu harada təyin edildi?

Ədədi monitoring probe təcrübə sensorunun mövqeyinə uyğun olaraq \((1{,}0,\ 0{,}05,\ 0)\ \mathrm{m}\) koordinatına yerləşdirilmişdir. Bu probdan zaman həlli olan CO₂ konsentrasiyası və sürət böyüklüyü çıxarılmışdır.

Bundan əlavə, qaz buludunun mərkəz xəttində \((1{,}47,\ 0{,}345,\ -0{,}025)\ \mathrm{m}\) ilə \((-1{,}53,\ 0{,}345,\ -0{,}025)\ \mathrm{m}\) arasında nümunə götürmə xətti təyin edilmiş; CO₂, sürət və statik təzyiq profilləri bu xətt üzrə qiymətləndirilmişdir.

CFD konturları necə şərh edilməlidir?

Mənbə Şəkil 7-də ilk 5,5 saniyədəki CO₂ sahələrini eyni 0-0,08 kütlə payı rəng şkalası ilə müqayisə etmişdir. Bu şəkil xüsusilə keyfiyyət mexanizmi göstərimi kimi müəyyən edilmişdir. Rəng sahələrindən ara konsentrasiya dəyərlərini oxuyub dəqiq cədvəl yaratmaq uyğun deyil.

Mənbə Şəkil 8, 20 saniyədən sonra kiçik ayrılmalarda qaz buludunun daha geniş və daha seyrək hala gəldiyini; böyük ayrılmalarda quruluşun no-drone vəziyyətinə daha çox bənzədiyini göstərir.

Mənbə Şəkil 9 isə 2,5-15 saniyə arasındakı sürət sahələrini göstərir və rotorların altında yüksək sürətli bölgələrin yarandığını ortaya qoyur. Əsas rotor-wake/plume həndəsəsi erkən zamanda formalaşır, daha sonra kiçik miqyaslı turbulentlik strukturları inkişaf edir.

Bu CFD konturlarının xam hüceyrə məlumatları məqalənin əsas mətnində olmadığından Verianla real kontur sahələrinin süni surətini yaratmır.

CFD ilə Təcrübə Nəticələri Niyə Eyni Deyil?

CFD və təcrübə eyni fiziki mexanizmin mövcudluğunu göstərsə də, eyni rəqəmləri vermir; çünki CFD sabit egzoz girişi, 6500 rpm sabit rotor, küləksiz atmosfer və dəqiq müəyyən edilmiş riyazi prob olan ideallaşdırılmış mühiti həll edərkən real təcrübə mühərrik temperaturu və emissiya dəyişmələri, yerli hava hərəkətləri, qaz buludunun təbii yırğalanması və fiziki sensorun cavab dinamikasından təsirlənmişdir.

CFD-də sensor mövqeyindəki nəticələr

Ən yüksək CFD azalması ən kiçik ayrılmada deyil, H3, yəni 1,5 m konfiqurasiyasında ortaya çıxmışdır. Bu nəticə mənbənin mühüm mexaniki şərhlərindən biridir: downwash təsirinin böyüklüyü yalnız həndəsi məsafə ilə müəyyən edilmir; inkişaf etmiş rotor wake ilə egzoz qazı buludunun nə qədər effektiv üst-üstə düşməsi də nəticəni dəyişir.

Buna görə CFD cədvəli də monoton “yaxınlaşdıqca hər addımda azalır” qanunu göstərmir.

Təcrübə və CFD eyni hündürlüklərdə necə müqayisə edildi?

Qrafik eyni anda iki mühüm şeyi göstərir. Birincisi, həm təcrübə, həm də CFD rotorun mövcudluğunun CO₂ ölçməsini dəyişdirə bildiyini dəstəkləyir. İkincisi, CFD-nin eksperimental azalmanı kəmiyyətcə ciddi şəkildə artıq qiymətləndirdiyi görünür.

Xüsusilə 5,5 m-də eksperimental konsentrasiya no-drone istinadından %2,88 daha yüksək olduğuna görə mənbə bunu “ölçülə bilən azalma yoxdur” kimi qiymətləndirib Cədvəl 5-də %0 azalma kimi bildirmişdir. Eyni nöqtədə CFD %70,08 azalma proqnozlaşdırır. Bu fərq CFD-nin real sahə ölçməsinin birbaşa ədədi proqnozlaşdırıcısı kimi istifadə edilməməli olduğunu çox açıq göstərir.

CFD niyə daha güclü seyrəlmə proqnozlaşdırır?

CFD-də egzoz sürəti, temperaturu, tərkibi və rotor sürəti sabitdir; atmosfer küləyi yoxdur. Real təcrübədə isə mühərrik işinin zamanla dəyişməsi, temperatur, qaz buludunun təbii meandering hərəkəti, yerli zəif hava axınları və real sensorun cavab müddəti mövcuddur.

Eksperimental sensor zaman ərzində fiziki olaraq dəyişən qaz buludundan nümunə götürür. CFD probu isə hesablama şəbəkəsində dəqiq müəyyən edilmiş koordinatdan çox yüksək zaman/məkan həlli ilə dəyər çıxarır.

Buna görə tədqiqatçılar CFD-ni “ölçülən konsentrasiyanın dəqiq proqnozlaşdırıcısı” deyil, rotor-qaz buludu qarşılıqlı təsirinin mexanizmini izah edən vasitə kimi mövqeləndirirlər.

Mesh həssaslığı necə sınaqdan keçirildi?

Appendix B-də H4, yəni 2,0 m konfiqurasiyasından istifadə etməklə dörd mesh səviyyəsi qiymətləndirilmişdir.

Mesh müqayisələrində 3-5 s intervalı qiymətləndirilmiş və istehsal zaman addımı \(\Delta t=5\times10^{-5}\) s sabit saxlanılmışdır.

Mesh fərqi necə hesablandı?

Ardıcıl mesh səviyyələri arasındakı nisbi fərq mənbədə belə müəyyən edilmişdir:

\[ \epsilon= \left| \frac{\phi_{fine}-\phi_{medium}} {\phi_{fine}} \right| \tag{A4} \]

\(\phi_{fine}\) daha incə mesh ilə, \(\phi_{medium}\) isə əvvəlki daha kobud mesh ilə əldə edilən eyni fiziki metrikı təmsil edir. Mütləq qiymət fərqin işarəsini aradan qaldırır və yalnız böyüklüyünü müqayisə edir.

Son iki mesh arasındakı fərqlərin əvvəlki səviyyələrlə müqayisədə azalması irəliləyən yaxınlaşmanı dəstəkləyir. Lakin plume mərkəz xətti CO₂-də %16,3 fərqin qalması scalar transport-un mesh həllinə tamamilə həssas olmadığını söyləməyə imkan vermir.

Buna görə mənbə nəticələri “mükəmməl grid independence” kimi təqdim etmək əvəzinə, seçilmiş mesh-in əsas daşınma və rotor-wake mexanizmlərini yetərli xərc/dəqiqlik tarazlığı ilə tutduğunu qiymətləndirir.

Zaman addımı müstəqilliyi necə sınaqdan keçirildi?

Zaman həssaslığı H2, yəni 1,0 m rotor-sensor ayrılmasında araşdırılmışdır. Simulyasiyalar 31,5 saniyədəki mövcud həllə yenidən başlanmış və 35 saniyəyə qədər davam etdirilmişdir. Müqayisə 32-35 s arasındakı üç saniyəlik inkişaf etmiş axın bölgəsində aparılmışdır.

Orta və ən incə zaman addımı arasındakı nisbi fərqlər orta CO₂ üçün %5,4, CO₂ RMS üçün %4,6, orta sürət üçün %17,1 və sürət RMS üçün %13,7-dir.

CO₂ sahəsi tədqiqatın əsas doğrulama dəyişəni olduğuna və orta/incə zaman addımlarında CO₂ profilləri bir-birinə yaxın olduğuna görə istehsal zaman addımı \(5\times10^{-5}\) s seçilmişdir. Sürət dəyişənlərində daha böyük fərqlərin qalması isə zaman həllinin bütün fiziki dəyişənlər üçün eyni dərəcədə həssas olmadığını göstərir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Eksperimental metodun sistematik xülasəsi

CFD metodunun sistematik xülasəsi

Ən mühüm eksperimental tapıntılar

• Rotor sistemi sensora yaxınlaşdıqda ölçülən CO₂ ümumilikdə azalmışdır.
• 6500 rpm-də bildirilən ən böyük eksperimental azalma 0,5 m şəraitində %52,67-dir.
• 5,5 m-də eksperimental azalma ölçülə bilən hesab edilməmiş və Cədvəl 5-də %0 kimi verilmişdir.
• Məsafə ilə təsir tam monoton deyil; 3,5 m-dəki %46,03 azalma 2,5 m-dəki %30,70 azalmadan böyükdür.
• Bu hal wake-plume üst-üstə düşməsinin təkcə həndəsi məsafədən asılı olmayan əlavə rol oynadığını dəstəkləyir.
• Feather və IoTSens mütləq dəyərlərdə fərqlənsə də, rotor yaxınlaşdıqda CO₂-nin azalması istiqamətindəki ümumi meyli birlikdə qeydə almışdır.

Ən mühüm CFD tapıntıları

• CFD bütün rotor konfiqurasiyalarında no-drone vəziyyətindən daha aşağı sensor CO₂-si hesablamışdır.
• Ən böyük CFD azalması H3, yəni 1,5 m-də %88,53-dür.
• CFD azalması rotor məsafəsi ilə tam monoton deyil.
• Rotor wake-in qaz buludunu birbaşa kəsməsi, ətraf havanın entrainment-ı və güclənən turbulent qarışma üç əsas mexanizm kimi müəyyən edilmişdir.
• Yüksək rotor-sensor ayrılmasında qaz buludu no-drone davranışına daha çox yaxınlaşsa da, CFD H7-H9-da təcrübədən daha güclü rotor təsiri proqnozlaşdırmışdır.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• Rotorun yaratdığı hava hərəkəti sabit CO₂ sensorunun ölçdüyü lokal konsentrasiyanı mühüm dərəcədə dəyişdirə bilər.
• Araşdırılan təcrübə həndəsəsində kiçik rotor-sensor ayrılmaları güclü ölçmə qərəzi yarada bilər.
• Rotor-qaz buludu qarşılıqlı təsiri yalnız məsafədən deyil, wake-in inkişafından və qaz buludu ilə məkan üst-üstə düşməsindən asılıdır.
• Downwash, entrainment və turbulent qarışma qaz buludunun sensora çatmazdan əvvəl seyrəlməsində birlikdə rol oynayır.
• Aşağı qiymətli Feather-SCD41 sistemi və kommersiya IoTSens sistemi ümumi fiziki meyli eyni istiqamətdə qeydə almışdır.
• CFD təcrübədə görünən əsas mexanizmi keyfiyyətcə yenidən yaratmışdır.
• CFD real təcrübədə ölçüləndən daha güclü CO₂ azalması təxmin etmişdir.
• Mesh və zaman addımı tədqiqatları əsas CO₂ sahəsi üçün irəliləyən ədədi yaxınlaşmanı dəstəkləmiş, lakin bütün dəyişənlərdə sıfıra yaxın həll həssaslığı göstərməmişdir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• Tədqiqat real UAV uçuşunun bütün aerodinamikasını yenidən yaratmır.
• Tədqiqat irəli uçuş, yaw/pitch/roll hərəkəti və ya manevr zamanı sensor performansını sınaqdan keçirmir.
• Tədqiqat müəyyən onboard sensor mövqeyinin universal olaraq ən düzgün yer olduğunu göstərmir.
• 5,5 m bütün UAV-lər və emissiya mənbələri üçün təhlükəsiz və ya təsirsiz rotor məsafəsi kimi ümumiləşdirilə bilməz.
• 6500 rpm nəticəsi başqa pər diametrinə, rotor sayına və ya UAV kütləsinə avtomatik köçürülə bilməz.
• CFD-nin eksperimental konsentrasiyanı dəqiq ədədi doğruluqla proqnozlaşdırdığı göstərilməmişdir.
• Eksperimental zaman nümunələri müstəqil təkrarlar deyil.
• Müstəqil təcrübə təkrarları aparılmadığından nəticələr populyasiya səviyyəsində təkrarlı-təcrübə qeyri-müəyyənliyi vermir.
• Yerli külək davamlı ölçülmədiyindən atmosfer axınının təsiri tam ayrılmamışdır.
• Real egzoz sərfi, temperaturu və tərkibi birbaşa ölçülmədiyindən CFD inlet-i avtomobil üçün birbaşa ölçülmüş sərhəd şərti deyil.
• Tədqiqat bütün istixana qazlarının eyni sensor/aerodinamik davranış göstərəcəyini sübut etmir.
• Mənbə gücü və ya ümumi CO₂ emissiya sərfi bu təcrübədən birbaşa hesablanmamışdır.

Tədqiqatın əsas məhdudiyyətləri

Müstəqil təkrar yoxdur: Hər iş şəraiti təxminən 20 dəqiqəlik bir davamlı ölçmə dövrüdür.

Təcrübə ardıcıllığı randomizə edilməmişdir: Sınaqlar yüksək rotor mövqeyindən başlayaraq daha aşağı mövqelərə doğru ardıcıl aparılmışdır.

Yerli külək davamlı ölçülməmişdir: Yaxınlıqdakı meteorologiya stansiyası təcrübə nöqtəsindəki real mikroaxının birbaşa ölçməsi deyil.

Real UAV aerodinamikası yoxdur: İki pərli surrogate sistem tam quadrotor, gövdə aerodinamikası, hərəkətli uçuş və onboard sensor yerləşməsini yenidən yaratmır.

CFD egzoz girişi ölçülməmişdir: Sərf, temperatur və tərkib ədəbiyyat dəyərlərindən təmsilçi olaraq seçilmişdir.

CFD atmosferi ideallaşdırılmışdır: Sabit rotor sürəti və küləksiz mühit istifadə edilmişdir.

MRF blade-resolved transient deyil: Blade-passing və fiziki mesh fırlanması həll edilməmişdir.

Mesh həssaslığı tamamilə sıfırlanmamışdır: Ən incə iki mesh arasında plume mərkəz xətti CO₂ fərqi %16,3-dür.

Zaman həssaslığı dəyişənə görə fərqlidir: Orta və incə timestep arasında CO₂ metrikləri %6-dan aşağı qaldığı halda sürət metrikləri %13,7-17,1 arasında dəyişmişdir.

Sensor korpusları fərqlidir: Feather birbaşa havaya açıqdır, IoTSens qoruyucu enclosure daxilindədir; bu hal mütləq konsentrasiya müqayisəsinə təsir edə bilər.

Praktik tətbiq baxımından nə deməkdir?

UAV emissiya buluduna daxil olaraq ölçmə apardıqda öz pərləri ölçməyə çalışdığı qaz sahəsini dəyişdirə bilər. Bu təsir mənbəni tapmaq kimi yalnız “var/yox” tipli tapşırıqlarda və mənbə gücünü kəmiyyətcə hesablamaq istəyən tapşırıqlarda eyni əhəmiyyətə malik olmaya bilər; xüsusilə kəmiyyət emissiya qiymətləndirilməsində rotorun yaratdığı seyrəlmə nəzərə alınmasa, sensorda daha aşağı konsentrasiya oxuna bilər.

Mənbə bu mexanizmin avtomobil egzozundan əlavə sənaye emissiya monitorinqi, landfill monitorinqi, sızma aşkarlanması və digər lokal qaz mənbələri baxımından da nəzərə alınmalı olduğunu müzakirə edir. Lakin hər yeni tətbiqdə qazın fiziki xüsusiyyətləri, sensor cavab müddəti, rotor həndəsəsi, real külək sahəsi və nümunə götürmə mövqeyi ayrıca təsdiqlənməlidir.

Mənbə və Metod Qeydi

Özgün tədqiqat: Evaluation of Low-Cost Gas Sensors for UAV-Based Greenhouse Gas Monitoring: Experimental and CFD Analysis of Rotor-Induced Effects.

Müəlliflər: Fernando Ramonet; Lidia Abad; José Javier Anaya; Víctor Suárez; Darío Sánchez; Sofía Aparicio.

Müəllif sırası: Mənbədəki sıra olduğu kimi qorunmuşdur.

Bərabər töhfə: Mənbədə bərabər töhfə və ya ortaq birinci müəlliflik bəyanı göstərilmir.

Məsul müəllif: Fernando Ramonet.

Qurum: Institute of Physical and Information Technologies Leonardo Torres Quevedo (ITEFI), Spanish National Research Council (CSIC), C/Serrano 144, 28006 Madrid, Spain.

Jurnal: Air.

Nəşriyyat: MDPI.

Cild / say / məqalə nömrəsi: 4 / 3 / 20.

DOI: 10.3390/air4030020.

Rəsmi keçid: https://doi.org/10.3390/air4030020

Göndərilmə tarixi: 15 İyul 2026.

Reviziya tarixi: 19 Avqust 2026.

Qəbul tarixi: 20 Avqust 2026.

Nəşr tarixi: 1 Sentyabr 2026.

Mənbə növü: Resenziyalı özgün tədqiqat məqaləsi; nəzarətli sahə təcrübəsini LES əsaslı CFD analizi ilə birləşdirən ətraf mühit sensoru/aerodinamika tədqiqatı.

Preprint statusu: Mənbə PDF-də ayrıca preprint versiyası və ya preprint nömrəsi göstərilmir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Eksperimental mənbə: Hyundai i30, 1.6 L CRDi dizel mühərriki; sabit boş gediş.

Eksperimental sensor mövqeyi: Egzoz çıxışından 1 m aşağı axın, yerdən təxminən 0,05 m.

Rotor sistemi: İki A2212-13T 1000 KV mühərrik, iki 25,4 cm 1045 slow-flyer pər, Arduino Uno R4 Wi-Fi idarəetməsi.

Eksperimental rotor sürətləri: Təxminən 6500 və 10.000 rpm bütün əsas hündürlüklərdə; 0,5 və 5,5 m mövqelərində əlavə olaraq təxminən 8000 rpm.

Eksperimental rotor-sensor ayrılması: 0,5; 1,5; 2,5; 3,5; 4,5 və 5,5 m.

Ölçmə müddəti: Hər şərt təxminən 20 dəqiqə.

Müstəqil təkrar: Yoxdur. Statistik vahid ölçmə şərtidir; zaman sırası nümunələri müstəqil təcrübə təkrarı deyil.

Aşağı qiymətli sensor: Adafruit Feather M0 WiFi-ATSAMD21 + Sensirion SCD41-D-R2; 400-5000 ppm diapazonu; mənbədə dəqiqlik ±50 ppm + %2,5 və repeatability ±10 ppm kimi verilir.

Kommersiya istinad sistemi: IoTSens Air Quality Monitor. Feather sistemini kalibrasiya etmək üçün deyil, müstəqil trend müqayisəsi üçün istifadə edilmişdir.

Məlumat infrastrukturu: IoTSens → LoRaWAN → ThingSpeak; Feather → Wi-Fi → ThingSpeak.

CFD proqramı: OpenFOAM v12.

CFD həlledicisi: multicomponentFluid.

Turbulentlik modeli: Large Eddy Simulation (LES), one-equation kEqn sub-grid scale modeli.

Rotor təmsili: Multiple Reference Frame (MRF); CFD istehsal şəraitində 6500 rpm, təxminən 680,7 rad/s.

CFD rotor-sensor ayrılmaları: H1=0,5; H2=1,0; H3=1,5; H4=2,0; H5=2,5; H6=3,0; H7=3,5; H8=4,5; H9=5,5 m.

CFD sahəsi: H1-H6 üçün 3,0 × 3,5 × 3,0 m; H7-H9 üçün 3,0 × 6,9 × 3,0 m.

Egzoz CFD inlet-i: 3 m/s, 324 K, CO₂ kütlə payı 0,08 və hava kütlə payı 0,92.

Atmosferik CFD sərhədi: 304 K, 101,6 kPa, CO₂ species dəyəri \(4,2\times10^{-4}\).

Egzoz turbulentlik başlanğıcı: \(k=0,09\ \mathrm{m^2/s^2}\), mixing length \(L=0,003\ \mathrm{m}\).

Turbulent Prandtl sayı: \(Pr_t=0,85\).

Ədədi sxemlər: localEuler, Gauss linear, Gauss linear corrected və bounded second-order limitedLinear.

PIMPLE: Bir outer correction və hər zaman addımına üç pressure-correction iterasiyası.

Courant sərhədi: \(Co_{\max}=3\).

Maksimum timestep: \(\Delta t_{\max}=5\times10^{-5}\) s.

Həll toleransı: \(10^{-6}\) ilə \(10^{-4}\).

Relaxation factor: 0,7.

Species solver qorunması: minIter 1.

Post-processing: OpenFOAM postProcess və ParaView.

Ədədi prob: \((1,0,\ 0,05,\ 0)\) m.

Mesh verifikasiyası: H4 konfiqurasiyasında təxminən 457 min ilə 1,856 milyon hüceyrə arasında dörd mesh səviyyəsi.

Zaman addımı doğrulaması: H2 konfiqurasiyasında \(10^{-4}\), \(5\times10^{-5}\) və \(2,5\times10^{-5}\) s.

Maliyyələşdirmə: ARGUS EU project, Grant Agreement No. 101132308; European Union tərəfindən maliyyələşdirilmişdir.

Məlumat əlçatanlığı: Mənbə nəticələri dəstəkləyən xam məlumatların müəlliflərdən sorğu əsasında təqdim ediləcəyini bildirir.

Etik komitə: Tətbiq edilmir kimi bildirilmişdir.

Məlumatlandırılmış razılıq: Tətbiq edilmir kimi bildirilmişdir.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər maraqlar toqquşmasının olmadığını bildirmişlər.

Süni intellekt istifadəsi bəyanı: Müəlliflər nəşrin hazırlanması zamanı Microsoft Copilot (M365 Copilot, GPT-5) və ChatGPT v5.5-dən dilin yaxşılaşdırılması, ingiliscə ifadələrin redaktəsi və mətnin qısaldılmasına kömək məqsədilə istifadə etdiklərini; çıxışı nəzərdən keçirib redaktə etdiklərini və məzmun üçün bütün məsuliyyəti öz üzərlərinə götürdüklərini bildirmişlər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma Fernando Ramonet, Lidia Abad və José Javier Anaya; metod Fernando Ramonet, Lidia Abad, José Javier Anaya və Víctor Suárez; proqram təminatı Fernando Ramonet, Lidia Abad və Víctor Suárez; doğrulama Fernando Ramonet, Lidia Abad, José Javier Anaya və Sofía Aparicio; formal analiz və tədqiqat bütün müəlliflər; resurslar José Javier Anaya və Sofía Aparicio; məlumatların kurasiyası Fernando Ramonet və Lidia Abad; vizuallaşdırma Fernando Ramonet və Lidia Abad; nəzarət José Javier Anaya və Sofía Aparicio; layihə idarəçiliyi və maliyyələşdirmənin əldə edilməsi Sofía Aparicio tərəfindən həyata keçirilmişdir.

Təşəkkür: Müəlliflər təşəkkür bölməsini təqaüdə çıxması münasibətilə José Javier Anaya-ya həsr etmiş və akademik rəhbərliyinə görə təşəkkür etmişlər.

Mənbədaxili terminologiya/həndəsə qeydi: Mətnin bəzi nəticə bölmələrində “UAV height” və ya “sensor height” kimi ifadələr istifadə olunsa da, metod sensorun sabit qaldığını və dəyişənin rotor-sensor şaquli ayrılması olduğunu açıq şəkildə bildirir. Verianla izahında bu fiziki həndəsə əsas götürülmüşdür.

Mənbədaxili konfiqurasiya qeydi: Metod və əsas cədvəllər H7=3,5 m, H8=4,5 m və H9=5,5 m kimi müəyyən edir. Nəticələr bölməsindəki bir cümlədə H7-H9 üçün “3,5-6,5 m” ifadəsi keçir. Məqalədə təkrarlanan konfiqurasiya uyğunluğu və Cədvəl 4-5 əsas götürülərək H9=5,5 m qorunmuşdur.

Mənbədaxili temperatur qeydi: CFD inlet müzakirəsində boş gediş dizel egzozu üçün ədəbiyyatdan 120-180 °C diapazonu göstərilsə də istifadə olunan model temperaturu 324 K-dir. Verianla bu fərqi səssizcə dəyişdirməmişdir.

Mənbədaxili Tənlik (5) qeydi: Tənlik (3) \(Y_{CO_2}\)-ni \(X_{CO_2}\)-yə çevirir və Tənlik (4) ppm-i \(X_{CO_2}\times10^6\) kimi müəyyən edir. Tənlik (5)-in çap edilmiş formasında \(X_{CO_2}\) yenidən \(M_{air}/M_{CO_2}\) ilə vurulur. Mənbə simvolu özbaşına dəyişdirilməmiş və uyğunsuzluq açıq şəkildə göstərilmişdir.

Mənbədaxili sensor faizi qeydi: Mənbə 824 ppm Feather və 622 ppm IoTSens orta dəyərlərini təxminən %25 fərq kimi təsvir edir; Cədvəl 3-dəki faiz hesablama məntiqi eyni şəkildə istifadə edildikdə fərqli nisbət alınır. 

Əsas şərh sərhədi: Bu tədqiqat nəzarətli rotor-plume qarşılıqlı təsirini araşdırır. Tam UAV uçuş aerodinamikası, real onboard sensor konfiqurasiyası, müstəqil təkrarlı sahə təcrübəsi və ya müxtəlif meteoroloji şəraitdə universal iş məsafəsinin doğrulanmasını təmin etmir.