Rotor kaynaklı aşağı yönlü hava akımı (downwash), dönen pervanelerin havaya aşağı doğru momentum aktararak oluşturduğu ve çevredeki gaz bulutunun taşınmasını, karışmasını ve seyrelmesini değiştirebilen aerodinamik bir akıştır. Bu çalışma, insansız hava aracı (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) ile gaz ölçümü yapılırken rotor downwash etkisinin bir CO₂ emisyon bulutunu sensöre ulaşmadan önce ne ölçüde değiştirebileceğini kontrollü deneyler ve Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (Computational Fluid Dynamics, CFD) simülasyonlarıyla incelemektedir.

Araştırmanın deneysel kısmında gerçek uçuş yapan ve sensörü üzerinde taşıyan bir UAV kullanılmamıştır. CO₂ sensörü yere yakın sabit bir konumda tutulmuş; çift pervaneli bir surrogate rotor sistemi sensörün üzerinde farklı yüksekliklere yerleştirilmiştir. Bu nedenle çalışmanın ana geometrik değişkeni gerçek uçuş irtifası değil, rotor ile sabit sensör arasındaki düşey ayrım mesafesidir. Deneysel rotor-sensör ayrımı 0,5 ile 5,5 m arasında değiştirilmiştir.

Kontrollü CO₂ kaynağı olarak 1,6 L CRDi dizel motora sahip sabit bir Hyundai i30 binek araç rölantide çalıştırılmıştır. Sensör, egzoz çıkışının 1 m aşağı akımında ve zeminden yaklaşık 5 cm yüksekte sabit tutulmuştur. Ölçümler düşük maliyetli Adafruit Feather M0 WiFi tabanlı Sensirion SCD41-D-R2 sistemi ve ticari IoTSens hava kalitesi istasyonuyla eş zamanlı gerçekleştirilmiştir.

Deneyler rotor sistemi sensöre yaklaştıkça ölçülen CO₂'nin genel olarak azaldığını göstermiştir. 6500 rpm koşulunda, seçili yüksekliklerde no-drone referansına göre deneysel azalma 0,5 m'de %52,67; 1,5 m'de %41,92; 2,5 m'de %30,70; 3,5 m'de %46,03; 4,5 m'de %26,16 ve 5,5 m'de %0 olarak raporlanmıştır. Bu dizi tamamen monoton değildir; dolayısıyla sonuç yalnız “mesafe küçüldükçe her adımda aynı oranda daha fazla azalma olur” şeklinde yorumlanamaz. Rotor izi ile egzoz gazı bulutunun geometrik örtüşmesi de önemlidir.

CFD tarafında OpenFOAM v12 içindeki multicomponentFluid çözücüsü, Büyük Girdap Simülasyonu (Large Eddy Simulation, LES), tek-denklemli kEqn alt-ızgara modeli, PIMPLE basınç-hız bağlaştırması ve pervaneler için Multiple Reference Frame (MRF) yaklaşımı kullanılmıştır. CO₂ kimyasal reaksiyona girmeyen pasif bir taşınan tür olarak modellenmiştir. CFD'nin amacı gerçek ölçümleri nokta nokta yeniden üretmekten çok, rotor izinin egzoz gazı bulutunu hangi fiziksel mekanizmalarla seyrelttiğini açıklamaktır.

6500 rpm CFD simülasyonlarında no-drone sensör konsantrasyonu 2406 ppm iken rotor bulunan konfigürasyonlarda 333-1195 ppm arasında değerler elde edilmiş ve hesaplanan azalmalar %50,37 ile %88,53 arasında değişmiştir. CFD deneyden sistematik olarak daha güçlü seyrelme öngörmüştür. Kaynak bunu sabit egzoz girdisi, rüzgârsız idealize atmosfer, kesin tanımlı sayısal prob ve gerçek deneyde bulunan motor/atmosfer/sensör değişkenliği gibi farklılıklara bağlamaktadır.

Çalışma, rotor downwash etkisinin özellikle yakın rotor-gaz bulutu etkileşiminde ölçüm yanlılığı oluşturabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte çalışma gerçek UAV manevrası, ileri uçuş, gövde eğimi veya belirli bir onboard sensör yerleşimini doğrudan test etmemiştir. Ayrıca her deney koşulu yalnız tek yaklaşık 20 dakikalık sürekli ölçüm döneminden oluşmuş, bağımsız deney tekrarları yapılmamıştır. Bu nedenle sonuçlar belirli kontrollü koşullardaki karşılaştırmalı gözlemler olarak değerlendirilmelidir.

Farklı UAV platformlarına, pervane çaplarına, rotor sayısına, meteorolojik koşullara, gaz türlerine veya gerçek emisyon ölçüm görevlerine aktarım yapılmadan önce ilgili sistem ayrıca doğrulanmalıdır. Çalışmanın sonuçları “sensör UAV üzerine şu mesafede yerleştirilirse her koşulda kesin doğru ölçüm verir” şeklinde evrensel bir tasarım kuralı sağlamamaktadır.

Çalışmanın araştırma problemi nedir?

UAV'ler sabit hava kalitesi istasyonlarının erişemediği yüksekliklere ve tehlikeli veya ulaşılması zor bölgelere girebildikleri için sera gazı, kaçak ve yerel emisyon izleme açısından önemli bir platformdur. Ancak bir UAV ölçüm noktasına yalnızca sensör taşımaz; dönen pervaneler aynı zamanda ölçülmeye çalışılan atmosferi fiziksel olarak hareket ettirir.

Bu nedenle bir sensörün okuduğu CO₂ değeri yalnız emisyon kaynağının ne kadar gaz ürettiğine bağlı değildir. Rotor izi çevre havasını gaz bulutuna sürükleyebilir, gazı aşağı veya yana taşıyabilir, türbülanslı karışımı artırabilir ve gaz bulutunu sensöre ulaşmadan önce seyreltebilir.

Bu durum özellikle kaynak şiddetinin nicel olarak tahmin edilmek istendiği görevlerde önemlidir. Gerçek emisyon alanındaki CO₂ yüksek olsa bile UAV'nin kendi aerodinamiği sensör bölgesindeki konsantrasyonu azaltırsa emisyon gücü olduğundan düşük yorumlanabilir.

Rotor Kaynaklı Downwash CO₂ Ölçümünü Neden Değiştiriyor?

Rotor downwash CO₂ ölçümünü üç bağlantılı mekanizmayla değiştirebilir: rotor izi egzoz gazı bulutunu doğrudan keser, çevredeki temiz havayı gaz bulutuna sürükleyerek entrainment oluşturur ve türbülanslı karışımı artırarak CO₂'yi seyreltir; çalışmanın deneyleri sensöre ulaşan konsantrasyonun azalabildiğini, LES-CFD sonuçları ise bu azalmanın rotor izi ile gaz bulutu arasındaki aerodinamik etkileşimle açıklanabildiğini göstermektedir.

Downwash, entrainment ve türbülanslı karışım arasındaki fark

Downwash, pervanenin ürettiği aşağı yönlü ortalama hava hareketidir. Entrainment, bu hareket nedeniyle çevredeki daha düşük CO₂ içeren havanın egzoz gazı bulutuna sürüklenerek katılmasıdır. Türbülanslı karışım ise farklı hız ve konsantrasyondaki akış bölgelerinin girdaplar aracılığıyla birbirine karışmasıdır.

Bu üç süreç birbirinden tamamen bağımsız değildir. Rotor aşağı yönlü momentum üretir; oluşan wake çevre havasını içine alır; wake ile egzoz jeti karşılaştığında hız gradyanları ve girdaplar gazın uzaysal dağılımını değiştirir. Sonuçta sensörün bulunduğu noktaya ulaşan CO₂ miktarı kaynağın ürettiği konsantrasyondan farklı olabilir.

Neden gerçek bir UAV yerine surrogate çift pervane sistemi kullanıldı?

Araştırmacıların amacı uçuş kontrol sistemi, gövde manevrası veya navigasyon davranışını incelemek değil; rotor kaynaklı aerodinamik etkinin CO₂ gaz bulutuna etkisini kontrollü ve tekrarlanabilir geometri altında ayırmaktır. Bunun için iki elektrik motoru ve iki pervaneden oluşan sabit bir sistem kullanılmıştır.

Kaynak açıkça bu sistemin tam bir quadrotor aerodinamiğini yeniden üretmediğini belirtmektedir. Bununla birlikte pervane boyutu, dönüş hızları, yaklaşık itki ve indüklenmiş hız değerleri küçük multirotor çevresindeki downwash mertebesini temsil edecek şekilde seçilmiştir.

Pervane sistemi hangi fiziksel özelliklere sahipti?

Statik itki denklemi neyi hesaplıyor?

Kaynak pervane itkisinin yaklaşık büyüklüğünü aşağıdaki statik itki bağıntısıyla tahmin etmiştir:

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

Burada \(T\) tek pervanenin ürettiği itkiyi, \(C_T\) boyutsuz itki katsayısını, \(\rho\) havanın yoğunluğunu, \(n\) saniyedeki devir sayısını ve \(D\) pervane çapını ifade eder.

Denklemde dönüş hızı karesiyle, pervane çapı ise dördüncü kuvvetiyle yer alır. Diğer parametreler sabit tutulduğunda \(n\)'nin artması itkiyi karesel olarak büyütür; çapın etkisi ise matematiksel olarak çok daha güçlüdür. Bu ilişki, aynı devir sayısına sahip farklı çaplı pervanelerin aynı itkiyi üretmesinin beklenmemesi gerektiğini gösterir.

Birim kontrolünde \(\rho\) için kg/m³, \(n^2\) için 1/s² ve \(D^4\) için m⁴ kullanıldığında çarpım kg·m/s² yani newton verir. Böylece denklem boyutsal olarak itki birimiyle tutarlıdır.

Kaynak, karşılaştırılabilir APC slow-flyer pervaneler için \(C_T\) değerinin yaklaşık 0,10-0,12 aralığında olduğunu ve hesaplarda temsilî olarak \(C_T\approx0{,}11\) kullandığını belirtmektedir. Bunun sonucunda tek pervane için yaklaşık itki değerleri 6500 rpm'de 3,3 N, 8000 rpm'de 5,0 N ve 10.000 rpm'de 7,8 N olarak tahmin edilmiştir.

İndüklenmiş hız denklemi neyi anlatıyor?

Rotor altındaki idealize edilmiş indüklenmiş hız, aktüatör disk momentum teorisiyle şu şekilde hesaplanmıştır:

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

Burada \(v_i\) rotor altındaki indüklenmiş hız, \(T\) itki, \(\rho\) hava yoğunluğu ve \(A\) pervane disk alanıdır. Kareköklü yapı nedeniyle itkinin dört katına çıkması, diğer koşullar aynıysa indüklenmiş hızın iki katına çıkması anlamına gelir.

Kaynak bu yaklaşımla 6500, 8000 ve 10.000 rpm için sırasıyla yaklaşık 5,2; 6,3 ve 7,9 m/s indüklenmiş hız hesaplamıştır. Bunlar doğrudan sensörde ölçülen downwash hızları değil, aktüatör disk teorisine dayalı tahmini değerlerdir.

Deneyde hangi sensörler kullanıldı?

Birinci sistem Adafruit Feather M0 WiFi-ATSAMD21 kartı ile Sensirion SCD41-D-R2 CO₂ sensöründen oluşmaktadır. SCD41-D-R2, kaynakta 400-5000 ppm ölçüm aralığı, \(\pm50\) ppm + %2,5 doğruluk ve \(\pm10\) ppm tekrarlanabilirlik değerleriyle tanımlanmıştır. Sistem CO₂'nin yanında sıcaklık ve bağıl nem de kaydetmektedir.

İkinci sistem ticari IoTSens Air Quality Monitor'dür. Önemli bir yöntem ayrıntısı, IoTSens cihazının düşük maliyetli sensörü kalibre etmek için kullanılmamış olmasıdır. IoTSens bağımsız bir referans/karşılaştırma sistemi olarak eş zamanlı ölçüm yapmıştır.

İki sistemin hava ile temas biçimi aynı değildir. Feather-SCD41 doğrudan çevre havasına açıktır; IoTSens ise uzun süreli dış ortam kullanımına yönelik koruyucu muhafaza içindedir. Kaynak, mutlak konsantrasyon farklarının yorumunda bu geometrik ve dinamik farkın dikkate alınması gerektiğini belirtmektedir.

Deney matrisi nasıldı?

Deney sırası en yüksek rotor konumundan başlanıp rotor sensöre doğru kademeli olarak indirilerek yürütülmüştür. Koşullar rastgele sırayla uygulanmamıştır. Kaynak; ortam koşullarındaki zaman değişimi, motor sıcaklığı ve sensör sürüklenmesinin tamamen dışlanamayacağını açıkça belirtmektedir.

Her koşul yalnız bir kez gerçekleştirilmiştir. Bu nedenle “20 dakika boyunca çok sayıda ölçüm alındı” ifadesi “çok sayıda bağımsız deney yapıldı” anlamına gelmez.

Yerel rüzgâr nasıl kontrol edildi?

Deney CSIC ITEFI binalarıyla çevrili korunaklı bir otopark alanında yürütülmüştür. Yakındaki kamu meteoroloji istasyonu sabah saatlerinde yaklaşık 4-8 km/saat, öğleden sonra yaklaşık 9-14 km/saat rüzgâr ve daha geç saatlerde 20-25 km/saat'e ulaşan zaman zaman esintiler bildirmiştir. Ancak bu istasyon deney noktasından yaklaşık 2,5 km uzaktadır.

Yerel rüzgâr hızı ve türbülans yoğunluğu deney alanında sürekli ölçülmemiştir. Dolayısıyla bölgesel meteoroloji verileri yalnız gösterge niteliğindedir. Binaların gerçek deney noktasındaki akışı zayıflatmış veya yönünü değiştirmiş olması mümkündür.

Zaman serisi verileri nasıl işlendi?

IoTSens verileri LoRaWAN, Feather verileri Wi-Fi üzerinden ThingSpeak bulut platformunda saklanmıştır. Deney koşulları arasındaki rotor yüksekliği ve hız geçişleri, ekipman kontrol dönemleri ve geçici durumlar analizden çıkarılmıştır.

Her koşul değişiminde ilk 20 kayıt, yaklaşık 150 saniye, sensörlerin artık konsantrasyondan temizlenmesi ve geçici doygunluk/kararlı hale gelme etkilerinin azaltılması amacıyla analiz dışı bırakılmıştır.

Ardışık zaman örnekleri birbirinden bağımsız olmadığı ve temporal autocorrelation gösterebildiği için araştırmacılar her ölçümü bağımsız deney tekrarı kabul etmemiştir. Bunun yerine kararlı bölüm için ortalama, medyan, çeyrekler arası aralık ve maksimum gibi özet istatistikler değerlendirilmiştir.

Deneysel CO₂ sonuçları ne gösterdi?

No-drone koşulunda rölantide çalışan araçla sensörde ölçülen CO₂ yaklaşık 1190-1720 ppm arasında değişmiştir. Arka plan atmosferik CO₂ ise yaklaşık 440 ppm olarak raporlanmıştır.

6500 rpm'de 5,5 m rotor-sensör ayrımında ölçülen 1400-1700 ppm aralığı no-drone durumuna yakın kalmıştır. Rotor yaklaştıkça sensörde ölçülen konsantrasyon genel olarak azalmıştır.

Bu aralıklar farklı çalışma koşullarındaki gerçek zaman serilerinin yaklaşık özetleridir. Ham zaman örnekleri makale içinde tablo halinde verilmediğinden Verianla bunlardan yeni bir zaman serisi veya istatistik üretmemektedir.

Feather ve IoTSens aynı değerleri mi ölçtü?

Hayır. İki sistem genel eğilimi aynı yönde yakalamış olsa da mutlak CO₂ değerleri farklıdır.

Kaynak ayrıca bütün ölçümler üzerinden Feather için ortalama 824 ppm, IoTSens için 622 ppm vermektedir. Bu farkın yalnız sensörün intrinsic performansından kaynaklandığı gösterilmemiştir. Feather sensörü doğrudan havaya açıkken IoTSens koruyucu muhafaza içinde olduğundan, kısa süreli konsantrasyon tepeleri ve sensör tepki dinamikleri iki sistemde farklı olabilir.

Kaynak içi sayısal not: Metin 824 ve 622 ppm ortalamaları için yaklaşık %25 fark ifadesini kullanmaktadır. Ancak Tablo 3'teki diğer yüzde farkları IoTSens değeri payda alınarak hesaplanmıştır. Aynı yöntem ortalamaya uygulanırsa yaklaşık %32,5 elde edilir. Kaynak bu cümlede kullanılan paydayı açıklamadığından Verianla tartışmalı yüzdeyi yeniden türetmemekte, yalnız ham ortalamaları aktarmaktadır.

CFD neden gerekliydi?

Deneyde sensör yalnız belirli bir noktadaki CO₂ konsantrasyonunu ölçer. Bu ölçüm gaz bulutunun üç boyutlu olarak nereden nereye taşındığını, rotor wake'in hangi bölgede güçlü olduğunu veya çevre havasının gaz bulutuna nasıl sürüklendiğini tek başına göstermez.

CFD bu nedenle deneyin yerine değil, deneyde doğrudan görülemeyen akış alanını açıklamak için kullanılmıştır. Model; CO₂ dağılımını, hız alanını, rotor wake'i, merkez hattı profillerini ve sensör konumundaki sayısal prob değerlerini birlikte değerlendirmektedir.

CFD'de hangi çözücü kullanıldı?

Simülasyonlar OpenFOAM v12 içinde multicomponentFluid çözücüsüyle yürütülmüştür. Bu sonlu hacim tabanlı çözücü sıkıştırılabilir, çok bileşenli bir gaz karışımının taşınmasını hesaplamaktadır.

Modelde iki taşınan bileşen vardır: atmosferik hava ve CO₂. Yanma, kimyasal reaksiyon veya model içinde yeni CO₂ üretimi yoktur. CO₂ yalnız adveksiyon, difüzyon ve türbülanslı karışımla taşınmaktadır.

LES nedir?

Large Eddy Simulation (LES), türbülanslı akıştaki büyük ve enerji taşıyan girdapların doğrudan çözüldüğü, hesaplama ağından daha küçük türbülans ölçeklerinin ise alt-ızgara modeliyle temsil edildiği bir CFD yaklaşımıdır.

Bu çalışmada alt-ızgara ölçekleri için tek-denklemli kEqn modeli kullanılmıştır. Model çözülmeyen türbülans kinetik enerjisi için bir taşınım denklemi çözer ve buna bağlı türbülans viskozitesini hesaplar.

LES'in kullanılma nedeni, egzoz gazı bulutu ile rotor wake arasındaki geçici girdap ve karışım yapılarının yalnız ortalama akış üzerinden değerlendirilmesinin sınırlı kalabilmesidir.

MRF yaklaşımı neyi temsil ediyor?

Multiple Reference Frame (MRF), pervaneyi çevreleyen bir bölgeye dönel referans çerçevesi tanımlayarak rotorun ortalama aerodinamik etkisini mesh'i fiziksel olarak her zaman adımında döndürmeden temsil eden bir yöntemdir.

İki pervane için iki ayrı silindirik MRF bölgesi oluşturulmuş ve CFD doğrulama koşulunda dönüş hızı 6500 rpm, yani yaklaşık 680,7 rad/s olarak tanımlanmıştır.

MRF rotor wake'i steady rotating-frame yaklaşımıyla temsil eder. Buna karşılık CO₂ gaz bulutunun taşınması ve LES tarafından çözülen türbülans yapıları zamanla değiştiği için genel CFD çözümü transient'tir.

Bu ayrım önemlidir: çalışma blade-passing frekansını veya tek tek pervane kanatlarının zamana bağlı aerodinamik yüklerini çözmemektedir.

CFD hesaplama alanı nasıldı?

CFD'de gerçek araç geometrisinin tamamı modellenmemiştir. Egzoz kaynağı mesh kalitesini kolaylaştırmak için zeminden 30 cm yüksekte kare bir inlet olarak temsil edilmiş; aracın arka kısmı ise 1,5 × 1,5 m sabit duvarla yaklaşıklandırılmıştır.

Dolayısıyla model gerçek Hyundai i30'un bütün aerodinamik ayrıntılarının dijital ikizi değildir.

Sınır koşulları nelerdi?

Egzoz debisi, sıcaklığı ve gerçek bileşimi deney aracında doğrudan ölçülmemiştir. Bu nedenle CFD inlet koşulları yolcu dizel motorlarının rölanti koşullarına ilişkin literatürden alınan temsilî değerlerle oluşturulmuştur.

Kaynak içi sıcaklık notu: Kaynak bu literatür değerlerini açıklarken rölanti egzoz sıcaklığı için 120-180 °C aralığından söz etmekte, fakat gerçek CFD sınır koşuluna 324 K girmektedir. 324 K yaklaşık 51 °C olduğundan iki değer aynı sıcaklık aralığını ifade etmez. Verianla model girdisini kaynakta kullanıldığı biçimde 324 K olarak korumakta ve bu farkı sessizce düzeltmemektedir.

Türbülans ve duvar modeli ayarları

Egzoz girişindeki türbülans kinetik enerjisi \(k=0{,}09\ \mathrm{m^2/s^2}\), karakteristik türbülans karışım uzunluğu ise \(L=0{,}003\ \mathrm{m}\) olarak verilmiştir.

Duvar yakınındaki LES türbülansı nutkWallFunction ve kqRWallFunction ile modellenmiştir. Türbülanslı ısıl difüzyon için compressible::alphatWallFunction ve türbülanslı Prandtl sayısı \(Pr_t=0{,}85\) kullanılmıştır.

Mesh nasıl oluşturuldu?

Mesh, OpenFOAM blockMesh ve snappyHexMesh araçlarıyla hibrit biçimde oluşturulmuştur. Egzoz kaynağı, UAV geometrisi ve MRF bölgelerinde lokal inceltme yapılmıştır.

Üretim simülasyonlarında H1-H6 konfigürasyonlarında yaklaşık 457.000, H7-H9 konfigürasyonlarında yaklaşık 820.000 hücre kullanılmıştır. Kaynak nihai üretim mesh'lerinde skewness değerinin 4'ün, non-orthogonality değerinin 65'in altında olduğunu bildirmektedir.

PIMPLE ve zaman adımı nasıl kullanıldı?

Zamansal türevler localEuler, uzaysal gradyanlar Gauss linear, difüzyon terimleri Gauss linear corrected, konvektif terimler ise bounded second-order limitedLinear şemalarıyla ayrıklaştırılmıştır.

PIMPLE algoritmasında her zaman adımında bir outer correction ve üç pressure-correction iterasyonu kullanılmıştır.

Zaman adımı adaptif olarak ayarlanmış; maksimum Courant sayısı \(Co_{\max}=3\), maksimum zaman adımı ise:

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

olarak sınırlandırılmıştır.

Çözüm toleransları \(10^{-6}\) ile \(10^{-4}\) arasında, relaxation factor ise 0,7'dir.

Kaynak, species transport denklemlerinin bazı koşullarda residual kriterini gerçek bir scalar-field güncellemesi olmadan karşılayabildiğini fark etmiş ve bu nedenle her zaman adımında en az bir species solver iterasyonu zorlamak için minIter 1 kullanmıştır. Bu ayrıntı CO₂ taşınımının sayısal olarak etkin biçimde güncellenmesi açısından önemlidir.

CO₂ kütle kesrinden ppm'e nasıl dönüştürüldü?

OpenFOAM sonuçlarında CO₂ doğrudan ppm değil, kütle kesri olarak bulunduğu için kaynak önce kütle kesrini mol kesrine, ardından mol kesrini ppm'e dönüştürmüştür.

Kütle Kesri ppm'e Nasıl Dönüştürülüyor?

Kaynağın ana ve açık dönüşüm zincirinde CO₂ kütle kesri \(Y_{CO_2}\), moleküler kütleler kullanılarak mol kesri \(X_{CO_2}\)'ye çevrilir ve daha sonra \(X_{CO_2}\times10^6\) işlemiyle ppm elde edilir; kaynak ayrıca bir seyrek-karışım yaklaşımı için Denklem (5)'i verir, ancak bu denklemde kullanılan sembol hemen önceki tanımlarla iç tutarlılık sorunu oluşturduğu için Verianla onu düzeltilmiş gibi sunmamaktadır.

İlk dönüşüm:

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

Burada \(Y_{CO_2}\) CO₂ kütle kesri, \(X_{CO_2}\) CO₂ mol kesri, \(M_{CO_2}=44{,}01\ \mathrm{g/mol}\) ve \(M_{air}=28{,}97\ \mathrm{g/mol}\)'dür.

Kütle kesri, karışım kütlesinin ne kadarının CO₂ olduğunu; mol kesri ise toplam moleküler miktarın ne kadarının CO₂ moleküllerinden oluştuğunu ifade eder. CO₂ ile ortalama havanın moleküler kütleleri farklı olduğu için iki kesir sayısal olarak aynı değildir.

Mol kesri ppm'e şu şekilde çevrilmiştir:

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

Bir mol kesrinin \(10^6\) ile çarpılması, oranı “milyonda parça” ölçeğine taşır.

Kaynak ardından seyrek konsantrasyonlar için şu yaklaşık ifadeyi basmaktadır:

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

Kaynak \(M_{air}/M_{CO_2}\approx0{,}658\) değerini vermektedir.

Kaynak içi denklem notu: Denklem (3)'te \(X_{CO_2}\) zaten mol kesri olarak tanımlanmış ve Denklem (4)'te mol kesrinden ppm'e doğrudan dönüşüm \(X_{CO_2}\times10^6\) olarak verilmiştir. Bu nedenle Denklem (5)'in basılı halinde \(X_{CO_2}\)'nin tekrar moleküler-kütle oranıyla çarpılması önceki iki tanımla doğrudan uyumlu görünmemektedir. Verianla bu sembolü kendiliğinden \(Y_{CO_2}\) olarak değiştirmemektedir; kaynak denklemini olduğu gibi gösterip tutarsızlığı görünür bırakmaktadır.

CFD'nin temel korunum denklemleri

Kaynağın Appendix A bölümünde multicomponentFluid tarafından kullanılan temel denklemler açıkça verilmektedir.

Kütlenin korunumu / süreklilik denklemi:

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

\(\rho\) akışkan yoğunluğu, \(\mathbf{u}\) hız vektörüdür. Denklem, kimyasal veya fiziksel model içinde toplam kütlenin kendiliğinden ortaya çıkamayacağını veya yok olamayacağını ifade eder.

Momentum denklemi:

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

Burada \(p\) basınç, \(\boldsymbol{\tau}\) viskoz gerilme tensörü ve \(\mathbf{S}_{MRF}\) dönen referans çerçevesinden gelen momentum kaynak terimidir.

Sol taraf momentumun zamana bağlı değişimini ve akışla taşınmasını; sağ taraf basınç kuvveti, viskoz etkiler ve MRF'nin dönel kaynak etkisini temsil eder.

Tür taşınım denklemi:

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

\(Y_i\), \(i\) türünün kütle kesri; \(\mathbf{V}_i\) ise difüzyon hızıdır. Bu çalışmada türler atmosferik hava ve CO₂'dir. Kimyasal reaksiyon olmadığı için species production source terimi sıfırdır.

CFD sensör probu nerede tanımlandı?

Sayısal monitoring probe, deney sensörünün konumuna karşılık gelecek biçimde \((1{,}0,\ 0{,}05,\ 0)\ \mathrm{m}\) koordinatına yerleştirilmiştir. Bu probdan zaman çözünürlüklü CO₂ konsantrasyonu ve hız büyüklüğü çıkarılmıştır.

Ayrıca gaz bulutunun merkez hattında \((1{,}47,\ 0{,}345,\ -0{,}025)\ \mathrm{m}\) ile \((-1{,}53,\ 0{,}345,\ -0{,}025)\ \mathrm{m}\) arasında örnekleme hattı tanımlanmış; CO₂, hız ve statik basınç profilleri bu hat üzerinde değerlendirilmiştir.

CFD konturları nasıl yorumlanmalı?

Kaynak Şekil 7'de ilk 5,5 saniyedeki CO₂ alanlarını aynı 0-0,08 kütle kesri renk ölçeğiyle karşılaştırmıştır. Bu şekil özellikle nitel mekanizma gösterimi olarak tanımlanmıştır. Renk alanlarından ara konsantrasyon değerleri okuyup kesin bir tablo oluşturmak uygun değildir.

Kaynak Şekil 8, 20 saniye sonrasında düşük ayrımlarda gaz bulutunun daha geniş ve daha seyrek hale geldiğini; yüksek ayrımlarda yapının no-drone durumuna daha fazla benzediğini göstermektedir.

Kaynak Şekil 9 ise 2,5-15 saniye arasındaki hız alanlarını göstermekte ve rotorların altında yüksek hızlı bölgelerin oluştuğunu ortaya koymaktadır. Ana rotor-wake/plume geometrisi erken zamanda kurulmakta, daha sonra küçük ölçekli türbülans yapıları gelişmektedir.

Bu CFD konturlarının ham hücre verisi makale gövdesinde bulunmadığı için Verianla gerçek kontur alanlarının yapay kopyasını üretmemektedir.

CFD ile Deney Sonuçları Neden Aynı Değil?

CFD ve deney aynı fiziksel mekanizmanın varlığını gösterse de aynı sayıları vermemektedir; çünkü CFD sabit egzoz girdisi, 6500 rpm sabit rotor, rüzgârsız atmosfer ve kesin tanımlı matematiksel prob içeren idealize bir ortamı çözerken gerçek deney motor sıcaklığı ve emisyon değişimleri, yerel hava hareketleri, gaz bulutunun doğal salınımı ve fiziksel sensörün tepki dinamiklerinden etkilenmiştir.

CFD'de sensör konumundaki sonuçlar

En yüksek CFD azalması en küçük ayrımda değil H3, yani 1,5 m konfigürasyonunda ortaya çıkmıştır. Bu sonuç kaynağın önemli mekanik yorumlarından biridir: downwash etkisinin büyüklüğü yalnız geometrik mesafeyle belirlenmez; rotor wake'in gelişmiş hali ile egzoz gazı bulutunun ne kadar etkin örtüştüğü de sonucu değiştirir.

Bu nedenle CFD tablosu da monoton bir “yaklaştıkça her adımda azalır” yasası göstermemektedir.

Deney ve CFD aynı yüksekliklerde nasıl karşılaştırıldı?

Grafik iki önemli şeyi aynı anda gösterir. Birincisi, hem deney hem CFD rotor varlığının CO₂ ölçümünü değiştirebildiğini desteklemektedir. İkincisi, CFD'nin deneysel azalmayı nicel olarak ciddi biçimde fazla tahmin ettiği görülmektedir.

Özellikle 5,5 m'de deneysel konsantrasyon no-drone referansından %2,88 daha yüksek olduğu için kaynak bunu “ölçülebilir azalma yok” şeklinde değerlendirip Tablo 5'te %0 azalma olarak raporlamıştır. Aynı noktada CFD %70,08 azalma öngörmektedir. Bu fark, CFD'nin gerçek saha ölçümünün birebir sayısal tahmincisi olarak kullanılmaması gerektiğini çok açık biçimde gösterir.

Neden CFD daha güçlü seyrelme öngörüyor?

CFD'de egzoz hızı, sıcaklığı, bileşimi ve rotor hızı sabittir; atmosferik rüzgâr yoktur. Gerçek deneyde ise motor çalışmasının zaman içindeki değişimleri, sıcaklık, gaz bulutunun doğal meandering hareketi, yerel zayıf hava akımları ve gerçek sensör tepki süresi vardır.

Deneysel sensör zaman boyunca fiziksel olarak değişen gaz bulutunu örnekler. CFD probu ise hesaplama ağındaki tam tanımlı bir koordinattan çok yüksek zaman/uzay çözünürlüğüyle değer çıkarır.

Bu nedenle araştırmacılar CFD'yi “ölçülen konsantrasyonun kesin tahmincisi” değil, rotor-gaz bulutu etkileşiminin mekanizmasını açıklayan araç olarak konumlandırmaktadır.

Mesh duyarlılığı nasıl test edildi?

Appendix B'de H4, yani 2,0 m konfigürasyonu kullanılarak dört mesh seviyesi değerlendirilmiştir.

Mesh karşılaştırmalarında 3-5 s aralığı değerlendirilmiş ve üretim zaman adımı \(\Delta t=5\times10^{-5}\) s sabit tutulmuştur.

Mesh farkı nasıl hesaplandı?

Ardışık mesh seviyeleri arasındaki bağıl fark kaynakta şu şekilde tanımlanmıştır:

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

\(\phi_{fine}\) daha ince mesh ile, \(\phi_{medium}\) bir önceki daha kaba mesh ile elde edilen aynı fiziksel metriği temsil eder. Mutlak değer farkın işaretini kaldırır ve yalnız büyüklüğünü karşılaştırır.

Son iki mesh arasındaki farkların önceki seviyelere göre küçülmesi ilerleyen yakınsamayı desteklemektedir. Ancak plüm merkez hattı CO₂'sinde %16,3 fark kalması, scalar transport'un mesh çözünürlüğüne tamamen duyarsız hale geldiğinin söylenemeyeceğini gösterir.

Kaynak bu nedenle sonuçları “mükemmel grid independence” şeklinde sunmak yerine seçilen mesh'in ana taşıma ve rotor-wake mekanizmalarını yeterli maliyet/doğruluk dengesiyle yakaladığı şeklinde değerlendirmektedir.

Zaman adımı bağımsızlığı nasıl test edildi?

Zamansal duyarlılık H2, yani 1,0 m rotor-sensör ayrımında incelenmiştir. Simülasyonlar 31,5 saniyedeki mevcut çözümden yeniden başlatılmış ve 35 saniyeye kadar sürdürülmüştür. Karşılaştırma 32-35 s arasındaki üç saniyelik gelişmiş akış bölgesinde yapılmıştır.

Orta ve en ince zaman adımı arasındaki bağıl farklar ortalama CO₂ için %5,4, CO₂ RMS için %4,6, ortalama hız için %17,1 ve hız RMS için %13,7'dir.

CO₂ alanı çalışmanın ana doğrulama değişkeni olduğu ve orta/ince zaman adımlarında CO₂ profilleri birbirine yakın olduğu için üretim zaman adımı \(5\times10^{-5}\) s olarak seçilmiştir. Hız değişkenlerinde daha büyük farkların kalması ise zamansal çözünürlüğün bütün fiziksel değişkenler için eşit derecede duyarsız olmadığını gösterir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Deneysel yöntemin sistematik özeti

CFD yönteminin sistematik özeti

En önemli deneysel bulgular

• Rotor sistemi sensöre yaklaştığında ölçülen CO₂ genel olarak azalmıştır.
• 6500 rpm'de en büyük raporlanan deneysel azalma 0,5 m koşulunda %52,67'dir.
• 5,5 m'de deneysel azalma ölçülebilir bulunmamış ve Tablo 5'te %0 olarak verilmiştir.
• Mesafe ile etki tamamen monoton değildir; 3,5 m'deki %46,03 azalma 2,5 m'deki %30,70 azalmadan büyüktür.
• Bu durum wake-plume örtüşmesinin yalnız geometrik mesafeden bağımsız ek rol oynadığını desteklemektedir.
• Feather ve IoTSens mutlak değerlerde farklılaşsa da rotor yaklaştığında CO₂ azalması yönündeki genel eğilimi birlikte yakalamıştır.

En önemli CFD bulguları

• CFD bütün rotor konfigürasyonlarında no-drone durumundan daha düşük sensör CO₂'si hesaplamıştır.
• En büyük CFD azalması H3, yani 1,5 m'de %88,53'tür.
• CFD azalması rotor mesafesiyle tamamen monoton değildir.
• Rotor wake'in doğrudan gaz bulutunu kesmesi, çevre havasının entrainment'ı ve güçlenen türbülanslı karışım üç temel mekanizma olarak tanımlanmıştır.
• Yüksek rotor-sensör ayrımında gaz bulutu no-drone davranışına daha fazla yaklaşsa da CFD H7-H9'da deneyden daha güçlü rotor etkisi öngörmüştür.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Rotor kaynaklı hava hareketi sabit bir CO₂ sensörünün ölçtüğü lokal konsantrasyonu önemli ölçüde değiştirebilir.
• İncelenen deney geometrisinde düşük rotor-sensör ayrımları güçlü ölçüm yanlılığı oluşturabilmektedir.
• Rotor-gaz bulutu etkileşimi yalnız mesafeye değil wake'in gelişimine ve gaz bulutuyla uzaysal örtüşmesine bağlıdır.
• Downwash, entrainment ve türbülanslı karışım gaz bulutunun sensöre ulaşmadan önce seyrelmesinde birlikte rol oynar.
• Düşük maliyetli Feather-SCD41 sistemi ve ticari IoTSens sistemi genel fiziksel eğilimi aynı yönde yakalamıştır.
• CFD deneyde görülen ana mekanizmayı nitel olarak yeniden üretmiştir.
• CFD, gerçek deneyde ölçülenden daha güçlü CO₂ azalması tahmin etmiştir.
• Mesh ve zaman adımı çalışmaları ana CO₂ alanı için ilerleyen sayısal yakınsamayı desteklemiş, fakat bütün değişkenlerde sıfıra yakın çözünürlük duyarlılığı göstermemiştir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Çalışma gerçek UAV uçuşunun tüm aerodinamiğini yeniden üretmemektedir.
• Çalışma ileri uçuş, yaw/pitch/roll hareketi veya manevra sırasında sensör performansını test etmemektedir.
• Çalışma belirli bir onboard sensör konumunun evrensel olarak en doğru yer olduğunu göstermemektedir.
• 5,5 m bütün UAV ve emisyon kaynakları için güvenli veya etkisiz rotor mesafesi olarak genellenemez.
• 6500 rpm sonucu başka pervane çapı, rotor sayısı veya UAV kütlesine otomatik aktarılamaz.
• CFD'nin deneysel konsantrasyonu kesin sayısal doğrulukla tahmin ettiği gösterilmemiştir.
• Deneysel zaman örnekleri bağımsız tekrar değildir.
• Bağımsız deney tekrarları yapılmadığından sonuçlar popülasyon düzeyinde tekrarlı-deney belirsizliği sağlamaz.
• Yerel rüzgâr sürekli ölçülmediği için atmosferik akış etkisi tamamen ayrıştırılmamıştır.
• Gerçek egzoz debisi, sıcaklığı ve bileşimi doğrudan ölçülmediğinden CFD inlet'i araç için birebir ölçülmüş sınır koşulu değildir.
• Çalışma bütün sera gazlarının aynı sensör/aerodinamik davranışı göstereceğini kanıtlamamaktadır.
• Kaynak gücü veya toplam CO₂ emisyon debisi bu deneyden doğrudan hesaplanmamıştır.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

Bağımsız tekrar yoktur: Her çalışma koşulu yaklaşık 20 dakikalık tek bir sürekli ölçüm dönemidir.

Deney sırası randomize değildir: Testler yüksek rotor konumundan başlayarak daha düşük konumlara doğru ardışık yürütülmüştür.

Yerel rüzgâr sürekli ölçülmemiştir: Yakındaki meteoroloji istasyonu deney noktasındaki gerçek mikroakışın doğrudan ölçümü değildir.

Gerçek UAV aerodinamiği yoktur: Çift pervaneli surrogate sistem tam quadrotor, gövde aerodinamiği, hareketli uçuş ve onboard sensör yerleşimini yeniden üretmez.

CFD egzoz girdisi ölçülmüş değildir: Debi, sıcaklık ve kompozisyon literatür değerlerinden temsilî olarak seçilmiştir.

CFD atmosferi idealizedir: Sabit rotor hızı ve rüzgârsız ortam kullanılmıştır.

MRF blade-resolved transient değildir: Blade-passing ve fiziksel mesh rotasyonu çözülmemiştir.

Mesh duyarlılığı tamamen sıfırlanmamıştır: En ince iki mesh arasında plüm merkez hattı CO₂ farkı %16,3'tür.

Zamansal duyarlılık değişkene göre farklıdır: Orta ve ince timestep arasında CO₂ metrikleri %6'nın altında kalırken hız metrikleri %13,7-17,1 arasında değişmiştir.

Sensör muhafazaları farklıdır: Feather doğrudan havaya açık, IoTSens koruyucu enclosure içindedir; bu durum mutlak konsantrasyon karşılaştırmasını etkileyebilir.

Pratik uygulama açısından ne anlama geliyor?

Bir UAV bir emisyon bulutunun içine girerek ölçüm yaptığında kendi pervaneleri ölçmeye çalıştığı gaz alanını değiştirebilir. Bu etki kaynağı bulmak gibi yalnız “var/yok” türü görevlerde ve kaynak şiddetini nicel olarak hesaplamak isteyen görevlerde aynı öneme sahip olmayabilir; özellikle nicel emisyon tahmininde rotor kaynaklı seyrelme göz ardı edilirse sensörde daha düşük konsantrasyon okunabilir.

Kaynak bu mekanizmanın araç egzozunun ötesinde endüstriyel emisyon izleme, landfill izleme, kaçak tespiti ve diğer lokal gaz kaynakları açısından da dikkate alınması gerektiğini tartışmaktadır. Ancak her yeni uygulamada gazın fiziksel özellikleri, sensör tepki süresi, rotor geometrisi, gerçek rüzgâr alanı ve örnekleme konumu ayrıca doğrulanmalıdır.

Kaynak ve Yöntem Notu

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

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

Yazar sırası: Kaynaktaki sıra aynen korunmuştur.

Eşit katkı: Kaynakta eşit katkı veya eş birinci yazarlık beyanı belirtilmemektedir.

Sorumlu yazar: Fernando Ramonet.

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

Dergi: Air.

Yayınevi: MDPI.

Cilt / sayı / makale numarası: 4 / 3 / 20.

DOI: 10.3390/air4030020.

Resmî bağlantı: https://doi.org/10.3390/air4030020

Gönderim tarihi: 15 Temmuz 2026.

Revizyon tarihi: 19 Ağustos 2026.

Kabul tarihi: 20 Ağustos 2026.

Yayın tarihi: 1 Eylül 2026.

Kaynak türü: Hakemli özgün araştırma makalesi; kontrollü saha deneyi ile LES tabanlı CFD analizini birleştiren çevresel sensör/aerodinamik çalışması.

Preprint durumu: Kaynak PDF'de ayrı bir preprint sürümü veya preprint numarası belirtilmemektedir.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Deneysel kaynak: Hyundai i30, 1.6 L CRDi dizel motor; sabit rölanti.

Deneysel sensör konumu: Egzoz çıkışından 1 m aşağı akım, zeminden yaklaşık 0,05 m.

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

Deneysel rotor hızları: Yaklaşık 6500 ve 10.000 rpm bütün temel yüksekliklerde; 0,5 ve 5,5 m konumlarında ayrıca yaklaşık 8000 rpm.

Deneysel rotor-sensör ayrımı: 0,5; 1,5; 2,5; 3,5; 4,5 ve 5,5 m.

Ölçüm süresi: Her koşul yaklaşık 20 dakika.

Bağımsız tekrar: Yok. İstatistiksel birim ölçüm koşuludur; zaman serisi örnekleri bağımsız deney tekrarı değildir.

Düşük maliyetli sensör: Adafruit Feather M0 WiFi-ATSAMD21 + Sensirion SCD41-D-R2; 400-5000 ppm aralığı; kaynakta doğruluk ±50 ppm + %2,5 ve repeatability ±10 ppm olarak verilmektedir.

Ticari referans sistemi: IoTSens Air Quality Monitor. Feather sistemini kalibre etmek için değil, bağımsız trend karşılaştırması için kullanılmıştır.

Veri altyapısı: IoTSens → LoRaWAN → ThingSpeak; Feather → Wi-Fi → ThingSpeak.

CFD yazılımı: OpenFOAM v12.

CFD çözücüsü: multicomponentFluid.

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

Rotor temsili: Multiple Reference Frame (MRF); CFD üretim koşulunda 6500 rpm, yaklaşık 680,7 rad/s.

CFD rotor-sensör ayrımları: 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 alanı: H1-H6 için 3,0 × 3,5 × 3,0 m; H7-H9 için 3,0 × 6,9 × 3,0 m.

Egzoz CFD inlet'i: 3 m/s, 324 K, CO₂ kütle kesri 0,08 ve hava kütle kesri 0,92.

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

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

Türbülanslı Prandtl sayısı: \(Pr_t=0,85\).

Sayısal şemalar: localEuler, Gauss linear, Gauss linear corrected ve bounded second-order limitedLinear.

PIMPLE: Bir outer correction ve zaman adımı başına üç pressure-correction iterasyonu.

Courant sınırı: \(Co_{\max}=3\).

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

Çözüm toleransı: \(10^{-6}\) ile \(10^{-4}\).

Relaxation factor: 0,7.

Species solver koruması: minIter 1.

Post-processing: OpenFOAM postProcess ve ParaView.

Sayısal prob: \((1,0,\ 0,05,\ 0)\) m.

Mesh doğrulaması: H4 konfigürasyonunda yaklaşık 457 bin ile 1,856 milyon hücre arasında dört mesh seviyesi.

Zaman adımı doğrulaması: H2 konfigürasyonunda \(10^{-4}\), \(5\times10^{-5}\) ve \(2,5\times10^{-5}\) s.

Finansman: ARGUS EU project, Grant Agreement No. 101132308; European Union tarafından finanse edilmiştir.

Veri erişilebilirliği: Kaynak, sonuçları destekleyen ham verilerin yazarlardan talep üzerine sağlanacağını belirtmektedir.

Etik kurul: Uygulanamaz olarak bildirilmiştir.

Bilgilendirilmiş onam: Uygulanamaz olarak bildirilmiştir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını bildirmiştir.

Yapay zekâ kullanım beyanı: Yazarlar yayın hazırlığı sırasında Microsoft Copilot (M365 Copilot, GPT-5) ve ChatGPT v5.5'i dil iyileştirme, İngilizce ifade düzenleme ve metni kısaltmaya yardımcı olmak amacıyla kullandıklarını; çıktıyı inceleyip düzenlediklerini ve içeriğin tüm sorumluluğunu üstlendiklerini bildirmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma Fernando Ramonet, Lidia Abad ve José Javier Anaya; yöntem Fernando Ramonet, Lidia Abad, José Javier Anaya ve Víctor Suárez; yazılım Fernando Ramonet, Lidia Abad ve Víctor Suárez; doğrulama Fernando Ramonet, Lidia Abad, José Javier Anaya ve Sofía Aparicio; formal analiz ve araştırma bütün yazarlar; kaynaklar José Javier Anaya ve Sofía Aparicio; veri kürasyonu Fernando Ramonet ve Lidia Abad; görselleştirme Fernando Ramonet ve Lidia Abad; gözetim José Javier Anaya ve Sofía Aparicio; proje yönetimi ve finansman edinimi Sofía Aparicio tarafından yürütülmüştür.

Teşekkür: Yazarlar teşekkür bölümünü emekliliği vesilesiyle José Javier Anaya'ya ithaf etmiş ve akademik rehberliği için teşekkür etmiştir.

Kaynak içi terminoloji/geometri notu: Metnin bazı sonuç bölümlerinde “UAV height” veya “sensor height” gibi ifadeler kullanılmasına rağmen yöntem açıkça sensörün sabit kaldığını ve değişkenin rotor-sensör düşey ayrımı olduğunu belirtmektedir. Verianla anlatımında bu fiziksel geometri esas alınmıştır.

Kaynak içi konfigürasyon notu: Yöntem ve ana tablolar H7=3,5 m, H8=4,5 m ve H9=5,5 m olarak tanımlar. Sonuç bölümündeki tek bir cümlede H7-H9 için “3,5-6,5 m” ifadesi geçmektedir. Makaledeki tekrar eden konfigürasyon eşlemesi ve Tablo 4-5 esas alınarak H9=5,5 m korunmuştur.

Kaynak içi sıcaklık notu: CFD inlet tartışmasında rölanti dizel egzozu için literatürden 120-180 °C aralığı belirtilmesine rağmen kullanılan model sıcaklığı 324 K'dir. Verianla bu farkı sessizce değiştirmemiştir.

Kaynak içi Denklem (5) notu: Denklem (3) \(Y_{CO_2}\)'yi \(X_{CO_2}\)'ye dönüştürmekte ve Denklem (4) ppm'i \(X_{CO_2}\times10^6\) olarak tanımlamaktadır. Denklem (5)'in basılı halinde \(X_{CO_2}\) tekrar \(M_{air}/M_{CO_2}\) ile çarpılmaktadır. Kaynak sembolü kendiliğinden değiştirilmemiş ve tutarsızlık açıkça belirtilmiştir.

Kaynak içi sensör yüzdesi notu: Kaynak 824 ppm Feather ve 622 ppm IoTSens ortalamalarını yaklaşık %25 fark olarak tanımlar; Tablo 3'teki yüzde hesap mantığı aynı şekilde kullanıldığında farklı bir oran elde edilmektedir. 

Temel yorum sınırı: Bu çalışma kontrollü rotor-plume etkileşimini incelemektedir. Tam UAV uçuş aerodinamiği, gerçek onboard sensör konfigürasyonu, bağımsız tekrarlı saha deneyi veya farklı meteorolojik koşullarda evrensel işletme mesafesi doğrulaması sağlamamaktadır.