Rotor hosil qiladigan pastga yo‘nalgan havo oqimi (downwash), aylanayotgan parraklarning havoga pastga tomon impuls uzatishi natijasida hosil bo‘ladigan va atrofdagi gaz bulutining tashilishi, aralashishi hamda suyulishini o‘zgartira oladigan aerodinamik oqimdir. Ushbu tadqiqot uchuvchisiz uchish apparati (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) bilan gaz o‘lchashda rotor downwash ta’siri CO₂ emissiya bulutini sensorga yetib kelishidan oldin qay darajada o‘zgartirishi mumkinligini nazorat qilinadigan tajribalar va Hisoblash Suyuqliklar Dinamikasi (Computational Fluid Dynamics, CFD) simulyatsiyalari orqali o‘rganadi.

Tadqiqotning eksperimental qismida haqiqiy parvoz qiladigan va sensorni o‘zida olib yuradigan UAV ishlatilmagan. CO₂ sensori yerga yaqin sobit holatda ushlab turilgan; ikki parrakli surrogate rotor tizimi sensor ustida turli balandliklarga joylashtirilgan. Shu sababli tadqiqotning asosiy geometrik o‘zgaruvchisi haqiqiy parvoz balandligi emas, rotor bilan sobit sensor o‘rtasidagi vertikal ajralish masofasidir. Eksperimental rotor-sensor ajralishi 0,5 dan 5,5 m gacha o‘zgartirilgan.

Nazorat qilinadigan CO₂ manbai sifatida 1,6 L CRDi dizel dvigatelli sobit Hyundai i30 yengil avtomobili bo‘sh holatda ishlatilgan. Sensor egzoz chiqishidan 1 m quyi oqimda va yerdan taxminan 5 cm balandlikda sobit ushlab turilgan. O‘lchovlar arzon Adafruit Feather M0 WiFi asosidagi Sensirion SCD41-D-R2 tizimi va tijoriy IoTSens havo sifati stansiyasi bilan bir vaqtda bajarilgan.

Tajribalar rotor tizimi sensorga yaqinlashgani sari o‘lchangan CO₂ umuman kamayganini ko‘rsatgan. 6500 rpm sharoitida tanlangan balandliklarda no-drone etaloniga nisbatan eksperimental kamayish 0,5 m da %52,67; 1,5 m da %41,92; 2,5 m da %30,70; 3,5 m da %46,03; 4,5 m da %26,16 va 5,5 m da %0 deb xabar qilingan. Bu ketma-ketlik to‘liq monoton emas; shuning uchun natijani faqat “masofa kichraygani sari har bir bosqichda bir xil nisbatda ko‘proq kamayish yuz beradi” deb talqin qilib bo‘lmaydi. Rotor izi bilan egzoz gaz bulutining geometrik ustma-ust tushishi ham muhim.

CFD tomonida OpenFOAM v12 ichidagi multicomponentFluid yechuvchisi, Katta Uyurma Simulyatsiyasi (Large Eddy Simulation, LES), bir-tenglamali kEqn subgrid modeli, PIMPLE bosim-tezlik bog‘lanishi va parraklar uchun Multiple Reference Frame (MRF) yondashuvi ishlatilgan. CO₂ kimyoviy reaksiyaga kirishmaydigan passiv tashiluvchi tur sifatida modellashtirilgan. CFDning maqsadi haqiqiy o‘lchovlarni nuqtama-nuqta qayta yaratishdan ko‘ra, rotor izi egzoz gaz bulutini qaysi fizik mexanizmlar orqali suyultirishini tushuntirishdir.

6500 rpm CFD simulyatsiyalarida no-drone sensor konsentratsiyasi 2406 ppm bo‘lgan, rotorli konfiguratsiyalarda esa 333-1195 ppm oralig‘idagi qiymatlar olingan va hisoblangan kamayishlar %50,37 bilan %88,53 oralig‘ida bo‘lgan. CFD tajribaga qaraganda tizimli ravishda kuchliroq suyulishni bashorat qilgan. Manba buni sobit egzoz kirishi, shamolsiz ideallashtirilgan atmosfera, aniq belgilangan raqamli prob va haqiqiy tajribadagi dvigatel/atmosfera/sensor o‘zgaruvchanligi kabi farqlar bilan bog‘laydi.

Tadqiqot rotor downwash ta’siri, ayniqsa rotor-gaz buluti yaqin o‘zaro ta’sirida, o‘lchash og‘ishini yuzaga keltirishi mumkinligini ko‘rsatadi. Biroq tadqiqot haqiqiy UAV manevri, oldinga parvoz, korpus qiyaligi yoki muayyan onboard sensor joylashuvini bevosita sinamagan. Bundan tashqari, har bir tajriba sharoiti faqat taxminan 20 daqiqalik bitta uzluksiz o‘lchash davridan iborat bo‘lgan va mustaqil tajriba takrorlari bajarilmagan. Shu sababli natijalar muayyan nazorat qilinadigan sharoitlardagi qiyosiy kuzatuvlar sifatida baholanishi kerak.

Turli UAV platformalariga, parrak diametrlariga, rotor soniga, meteorologik sharoitlarga, gaz turlariga yoki haqiqiy emissiya o‘lchash vazifalariga ko‘chirishdan oldin tegishli tizim alohida tasdiqlanishi kerak. Tadqiqot natijalari “sensor UAV ustiga mana shu masofada joylashtirilsa, har qanday sharoitda albatta to‘g‘ri o‘lchaydi” degan universal dizayn qoidasini bermaydi.

Tadqiqot muammosi nimadan iborat?

UAVlar sobit havo sifati stansiyalari yetib bora olmaydigan balandliklarga va xavfli yoki borish qiyin bo‘lgan hududlarga kira olgani sababli issiqxona gazlari, sizib chiqishlar va mahalliy emissiyalar monitoringi uchun muhim platformadir. Biroq UAV o‘lchash nuqtasiga faqat sensor olib bormaydi; aylanayotgan parraklar bir vaqtning o‘zida o‘lchanayotgan atmosferani jismonan harakatga keltiradi.

Shuning uchun sensor o‘qigan CO₂ qiymati faqat emissiya manbai qancha gaz ishlab chiqarishiga bog‘liq emas. Rotor izi atrof havoni gaz bulutiga tortishi, gazni pastga yoki yon tomonga siljitishi, turbulent aralashishni kuchaytirishi va gaz bulutini sensorga yetib borishidan oldin suyultirishi mumkin.

Bu holat ayniqsa manba kuchini miqdoriy baholash kerak bo‘lgan vazifalarda muhim. Haqiqiy emissiya hududidagi CO₂ yuqori bo‘lsa ham, UAVning o‘z aerodinamikasi sensor hududidagi konsentratsiyani kamaytirsa, emissiya kuchi aslidan past deb talqin qilinishi mumkin.

Rotor Hosil Qiladigan Downwash CO₂ O‘lchovini Nega O‘zgartiradi?

Rotor downwash CO₂ o‘lchovini uchta bog‘liq mexanizm orqali o‘zgartirishi mumkin: rotor izi egzoz gaz bulutini bevosita kesib o‘tadi, atrofdagi toza havoni gaz bulutiga tortib entrainment hosil qiladi va turbulent aralashishni kuchaytirib CO₂ni suyultiradi; tadqiqot tajribalari sensorga yetib keladigan konsentratsiya kamayishi mumkinligini, LES-CFD natijalari esa bu kamayish rotor izi bilan gaz buluti o‘rtasidagi aerodinamik o‘zaro ta’sir orqali tushuntirilishini ko‘rsatadi.

Downwash, entrainment va turbulent aralashish o‘rtasidagi farq

Downwash, parrak hosil qiladigan pastga yo‘nalgan o‘rtacha havo harakatidir. Entrainment, ushbu harakat tufayli atrofdagi CO₂ miqdori pastroq havoning egzoz gaz bulutiga tortilib qo‘shilishidir. Turbulent aralashish esa tezligi va konsentratsiyasi turlicha bo‘lgan oqim sohalarining uyurmalar orqali bir-biriga aralashishidir.

Bu uch jarayon bir-biridan butunlay mustaqil emas. Rotor pastga yo‘nalgan impuls hosil qiladi; paydo bo‘lgan wake atrof havoni o‘z ichiga tortadi; wake bilan egzoz oqimi to‘qnashganda tezlik gradientlari va uyurmalar gazning fazoviy taqsimotini o‘zgartiradi. Natijada sensor joylashgan nuqtaga yetib keladigan CO₂ miqdori manba hosil qilgan konsentratsiyadan farq qilishi mumkin.

Nega haqiqiy UAV o‘rniga surrogate ikki parrakli tizim ishlatildi?

Tadqiqotchilarning maqsadi parvozni boshqarish tizimi, korpus manevri yoki navigatsiya xatti-harakatini o‘rganish emas, balki rotor hosil qiladigan aerodinamik ta’sirning CO₂ gaz bulutiga ta’sirini nazorat qilinadigan va takrorlanuvchi geometriya sharoitida ajratib ko‘rsatishdir. Buning uchun ikki elektr dvigatel va ikki parrakdan iborat sobit tizim ishlatilgan.

Manba bu tizim to‘liq quadrotor aerodinamikasini qayta yaratmasligini ochiq bildiradi. Shunga qaramay, parrak o‘lchami, aylanish tezliklari, taxminiy tortish kuchi va induksiyalangan tezlik qiymatlari kichik multirotor atrofidagi downwash darajasini ifodalash uchun tanlangan.

Parrak tizimi qanday fizik xususiyatlarga ega edi?

Statik tortish kuchi tenglamasi nimani hisoblaydi?

Manba parrak tortish kuchining taxminiy kattaligini quyidagi statik tortish kuchi munosabati bilan baholagan:

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

Bu yerda \(T\) bitta parrak hosil qiladigan tortish kuchini, \(C_T\) o‘lchamsiz tortish kuchi koeffitsiyentini, \(\rho\) havo zichligini, \(n\) sekunddagi aylanishlar sonini va \(D\) parrak diametrini ifodalaydi.

Tenglamada aylanish tezligi kvadrat, parrak diametri esa to‘rtinchi daraja bilan qatnashadi. Boshqa parametrlar o‘zgarmas bo‘lganda \(n\) ning ortishi tortish kuchini kvadratik ravishda oshiradi; diametr ta’siri esa matematik jihatdan ancha kuchli. Bu munosabat bir xil aylanish tezligiga ega turli diametrli parraklar bir xil tortish kuchini hosil qilishi kutilmasligini ko‘rsatadi.

Birlik tekshiruvida \(\rho\) uchun kg/m³, \(n^2\) uchun 1/s² va \(D^4\) uchun m⁴ qo‘llansa, ko‘paytma kg·m/s², ya’ni nyuton beradi. Shunday qilib, tenglama o‘lchov jihatidan tortish kuchi birligiga mos.

Manba taqqoslanadigan APC slow-flyer parraklari uchun \(C_T\) qiymati taxminan 0,10-0,12 oralig‘ida ekanini va hisoblarda vakillik qiymati sifatida \(C_T\approx0{,}11\) ishlatilganini bildiradi. Natijada bitta parrak uchun taxminiy tortish kuchlari 6500 rpm da 3,3 N, 8000 rpm da 5,0 N va 10.000 rpm da 7,8 N deb baholangan.

Induksiyalangan tezlik tenglamasi nimani anglatadi?

Rotor ostidagi ideallashtirilgan induksiyalangan tezlik aktuator disk impuls nazariyasi yordamida quyidagicha hisoblangan:

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

Bu yerda \(v_i\) rotor ostidagi induksiyalangan tezlik, \(T\) tortish kuchi, \(\rho\) havo zichligi va \(A\) parrak disk yuzasidir. Kvadrat ildizli tuzilish tufayli tortish kuchining to‘rt baravar ortishi, boshqa sharoitlar bir xil bo‘lsa, induksiyalangan tezlikning ikki baravar ortishini anglatadi.

Manba ushbu yondashuv bilan 6500, 8000 va 10.000 rpm uchun mos ravishda taxminan 5,2; 6,3 va 7,9 m/s induksiyalangan tezlikni hisoblagan. Bular sensorda bevosita o‘lchangan downwash tezliklari emas, aktuator disk nazariyasiga asoslangan taxminiy qiymatlardir.

Tajribada qaysi sensorlar ishlatildi?

Birinchi tizim Adafruit Feather M0 WiFi-ATSAMD21 kartasi va Sensirion SCD41-D-R2 CO₂ sensoridan iborat. SCD41-D-R2 manbada 400-5000 ppm o‘lchash oralig‘i, \(\pm50\) ppm + %2,5 aniqlik va \(\pm10\) ppm takrorlanuvchanlik qiymatlari bilan tavsiflangan. Tizim CO₂ bilan birga harorat va nisbiy namlikni ham qayd etadi.

Ikkinchi tizim tijoriy IoTSens Air Quality Monitor hisoblanadi. Muhim uslubiy tafsilot shundaki, IoTSens qurilmasi arzon sensorni kalibrlash uchun ishlatilmagan. IoTSens mustaqil etalon/taqqoslash tizimi sifatida bir vaqtda o‘lchash olib borgan.

Ikki tizimning havo bilan aloqa qilish usuli bir xil emas. Feather-SCD41 bevosita atrof havoga ochiq; IoTSens esa uzoq muddat tashqi muhitda ishlatish uchun himoya korpusi ichida. Manba mutlaq konsentratsiya farqlarini talqin qilishda ushbu geometrik va dinamik farq hisobga olinishi kerakligini bildiradi.

Tajriba matritsasi qanday edi?

Tajriba ketma-ketligi eng yuqori rotor holatidan boshlanib, rotor sensorga tomon bosqichma-bosqich tushirilishi orqali bajarilgan. Sharoitlar tasodifiy tartibda qo‘llanmagan. Manba muhit sharoitlarining vaqt bo‘yicha o‘zgarishi, dvigatel harorati va sensor driftini butunlay istisno qilib bo‘lmasligini ochiq bildiradi.

Har bir sharoit faqat bir marta bajarilgan. Shu sababli “20 daqiqa davomida ko‘p sonli o‘lchov olindi” degan ibora “ko‘p sonli mustaqil tajriba bajarildi” degani emas.

Mahalliy shamol qanday nazorat qilindi?

Tajriba CSIC ITEFI binolari bilan o‘ralgan himoyalangan avtoturargoh hududida o‘tkazilgan. Yaqindagi davlat meteorologiya stansiyasi ertalab taxminan 4-8 km/soat, tushdan keyin taxminan 9-14 km/soat shamol va kechroq vaqtlarda 20-25 km/soat gacha yetadigan vaqti-vaqti bilan kuchayuvchi shamollarni qayd etgan. Biroq bu stansiya tajriba nuqtasidan taxminan 2,5 km uzoqda joylashgan.

Mahalliy shamol tezligi va turbulentlik intensivligi tajriba hududida uzluksiz o‘lchanmagan. Shu bois mintaqaviy meteorologik ma’lumotlar faqat indikativ xususiyatga ega. Binolar haqiqiy tajriba nuqtasidagi oqimni susaytirgan yoki uning yo‘nalishini o‘zgartirgan bo‘lishi mumkin.

Vaqt qatori ma’lumotlari qanday qayta ishlandi?

IoTSens ma’lumotlari LoRaWAN orqali, Feather ma’lumotlari esa Wi-Fi orqali ThingSpeak bulut platformasida saqlangan. Tajriba sharoitlari orasidagi rotor balandligi va tezlik o‘tishlari, uskunani nazorat qilish davrlari hamda o‘tkinchi holatlar tahlildan chiqarilgan.

Har bir sharoit o‘zgarishida dastlabki 20 ta yozuv, taxminan 150 soniya, sensorlarni qoldiq konsentratsiyadan tozalash va o‘tkinchi to‘yinganlik/barqarorlashish ta’sirlarini kamaytirish maqsadida tahlildan tashqarida qoldirilgan.

Ketma-ket vaqt namunalari bir-biridan mustaqil bo‘lmagani va temporal autocorrelation ko‘rsatishi mumkinligi sababli tadqiqotchilar har bir o‘lchovni mustaqil tajriba takrori deb qabul qilmagan. Buning o‘rniga barqaror qism uchun o‘rtacha, mediana, kvartillar oralig‘i va maksimum kabi yig‘ma statistikalar baholangan.

Eksperimental CO₂ natijalari nimani ko‘rsatdi?

No-drone sharoitida bo‘sh holatda ishlayotgan avtomobil bilan sensorda o‘lchangan CO₂ taxminan 1190-1720 ppm oralig‘ida o‘zgargan. Fon atmosferik CO₂ esa taxminan 440 ppm deb xabar qilingan.

6500 rpm da 5,5 m rotor-sensor ajralishida o‘lchangan 1400-1700 ppm oralig‘i no-drone holatiga yaqin bo‘lib qolgan. Rotor yaqinlashgani sari sensorda o‘lchangan konsentratsiya umuman kamaygan.

Bu oraliqlar turli ish sharoitlaridagi haqiqiy vaqt qatorlarining taxminiy xulosalaridir. Xom vaqt namunalari maqolada jadval ko‘rinishida berilmagani sababli Verianla ulardan yangi vaqt qatori yoki statistika yaratmaydi.

Feather va IoTSens bir xil qiymatlarni o‘lchadimi?

Yo‘q. Ikki tizim umumiy tendensiyani bir xil yo‘nalishda qayd etgan bo‘lsa-da, mutlaq CO₂ qiymatlari farq qiladi.

Manba shuningdek barcha o‘lchovlar bo‘yicha Feather uchun o‘rtacha 824 ppm, IoTSens uchun 622 ppm qiymatini beradi. Bu farq faqat sensorning intrinsic ishlashidan kelib chiqqani ko‘rsatilmagan. Feather sensori bevosita havoga ochiq, IoTSens esa himoya korpusi ichida bo‘lgani sababli qisqa muddatli konsentratsiya cho‘qqilari va sensor javob dinamikasi ikki tizimda farq qilishi mumkin.

Manba ichidagi sonli qayd: Matnda 824 va 622 ppm o‘rtacha qiymatlari uchun taxminan %25 farq ifodasi ishlatilgan. Biroq 3-jadvaldagi boshqa foiz farqlari IoTSens qiymati maxraj sifatida olinib hisoblangan. Xuddi shu usul o‘rtacha qiymatga qo‘llansa taxminan %32,5 olinadi. Manba bu jumlada ishlatilgan maxrajni izohlamagani uchun Verianla bahsli foizni qayta hisoblab chiqarmaydi, faqat xom o‘rtacha qiymatlarni yetkazadi.

CFD nima uchun kerak edi?

Tajribada sensor faqat muayyan nuqtadagi CO₂ konsentratsiyasini o‘lchaydi. Bu o‘lchov gaz buluti uch o‘lchamda qayerdan qayerga ko‘chishini, rotor wake qaysi hududda kuchli ekanini yoki atrof havo gaz bulutiga qanday tortilishini o‘z-o‘zicha ko‘rsatmaydi.

Shu sababli CFD tajriba o‘rniga emas, tajribada bevosita ko‘rib bo‘lmaydigan oqim maydonini tushuntirish uchun ishlatilgan. Model CO₂ taqsimoti, tezlik maydoni, rotor wake, markaziy chiziq profillari va sensor joylashuvidagi raqamli prob qiymatlarini birgalikda baholaydi.

CFDda qaysi yechuvchi ishlatildi?

Simulyatsiyalar OpenFOAM v12 ichidagi multicomponentFluid yechuvchisi bilan bajarilgan. Bu cheklangan hajmga asoslangan yechuvchi siqiluvchan, ko‘p komponentli gaz aralashmasining tashilishini hisoblaydi.

Modelda ikkita tashiluvchi komponent mavjud: atmosfera havosi va CO₂. Yonish, kimyoviy reaksiya yoki model ichida yangi CO₂ hosil bo‘lishi yo‘q. CO₂ faqat adveksiya, diffuziya va turbulent aralashish orqali tashiladi.

LES nima?

Large Eddy Simulation (LES), turbulent oqimdagi katta va energiya tashuvchi uyurmalar bevosita yechiladigan, hisoblash to‘ridan kichik turbulentlik masshtablari esa subgrid model bilan ifodalanadigan CFD yondashuvidir.

Ushbu tadqiqotda subgrid masshtablari uchun bir-tenglamali kEqn modeli ishlatilgan. Model yechilmagan turbulent kinetik energiya uchun tashilish tenglamasini yechadi va unga bog‘liq turbulent qovushqoqlikni hisoblaydi.

LES ishlatilishining sababi egzoz gaz buluti bilan rotor wake orasidagi o‘tkinchi uyurma va aralashish tuzilmalarini faqat o‘rtacha oqim orqali baholash cheklangan bo‘lishi mumkinligidir.

MRF yondashuvi nimani ifodalaydi?

Multiple Reference Frame (MRF), propela atrofidagi hududga aylanuvchi sanoq sistemasini belgilab, rotorning o‘rtacha aerodinamik ta’sirini meshni har bir vaqt qadamida jismonan aylantirmasdan ifodalovchi usuldir.

Ikki propela uchun ikkita alohida silindrsimon MRF hududi yaratilgan va CFD verifikatsiya sharoitida aylanish tezligi 6500 rpm, ya’ni taxminan 680,7 rad/s deb belgilangan.

MRF rotor wake-ni steady rotating-frame yondashuvi bilan ifodalaydi. Bunga qarshi, CO₂ gaz bulutining tashilishi va LES tomonidan yechiladigan turbulentlik tuzilmalari vaqt bilan o‘zgargani sababli umumiy CFD yechimi transient hisoblanadi.

Bu farq muhim: tadqiqot blade-passing chastotasini yoki alohida propela pichoqlarining vaqtga bog‘liq aerodinamik yuklarini yechmaydi.

CFD hisoblash sohasi qanday edi?

CFDda haqiqiy avtomobil geometriyasining hammasi modellashtirilmagan. Egzoz manbai mesh sifatini yengillashtirish uchun yerdan 30 cm balandlikda kvadrat inlet sifatida ifodalangan; avtomobilning orqa qismi esa 1,5 × 1,5 m sobit devor bilan yaqinlashtirilgan.

Shu sababli model haqiqiy Hyundai i30ning barcha aerodinamik tafsilotlarining raqamli egizagi emas.

Chegaraviy sharoitlar qanday edi?

Egzoz sarfi, harorati va haqiqiy tarkibi tajriba avtomobilida bevosita o‘lchanmagan. Shu sababli CFD inlet sharoitlari yengil dizel dvigatellarining bo‘sh ishlash sharoitlariga oid adabiyotdan olingan vakillik qiymatlari bilan tuzilgan.

Manba ichidagi harorat qaydi: Manba ushbu adabiyot qiymatlarini tushuntirar ekan, bo‘sh ishlashdagi egzoz harorati uchun 120-180 °C oralig‘ini tilga oladi, biroq haqiqiy CFD chegaraviy sharoitiga 324 K kiritadi. 324 K taxminan 51 °C bo‘lgani uchun ikki qiymat bir xil harorat oralig‘ini anglatmaydi. Verianla model kirishini manbada ishlatilganidek 324 K holida saqlaydi va bu farqni yashirincha tuzatmaydi.

Turbulentlik va devor modeli sozlamalari

Egzoz kirishidagi turbulent kinetik energiya \(k=0{,}09\ \mathrm{m^2/s^2}\), xarakterli turbulent aralashish uzunligi esa \(L=0{,}003\ \mathrm{m}\) deb berilgan.

Devor yaqinidagi LES turbulentligi nutkWallFunction va kqRWallFunction bilan modellashtirilgan. Turbulent issiqlik diffuziyasi uchun compressible::alphatWallFunction va turbulent Prandtl soni \(Pr_t=0{,}85\) ishlatilgan.

Mesh qanday yaratildi?

Mesh OpenFOAM blockMesh va snappyHexMesh vositalari bilan gibrid tarzda yaratilgan. Egzoz manbai, UAV geometriyasi va MRF hududlarida lokal maydalashtirish qo‘llangan.

Ishlab chiqarish simulyatsiyalarida H1-H6 konfiguratsiyalarida taxminan 457.000, H7-H9 konfiguratsiyalarida taxminan 820.000 hujayra ishlatilgan. Manba yakuniy ishlab chiqarish meshlarida skewness qiymati 4 dan, non-orthogonality qiymati 65 dan past ekanini bildiradi.

PIMPLE va vaqt qadami qanday ishlatildi?

Vaqt bo‘yicha hosilalar localEuler, fazoviy gradientlar Gauss linear, diffuziya hadlari Gauss linear corrected, konvektiv hadlar esa bounded second-order limitedLinear sxemalari bilan diskretlashtirilgan.

PIMPLE algoritmida har bir vaqt qadamida bitta outer correction va uchta pressure-correction iteratsiyasi ishlatilgan.

Vaqt qadami adaptiv ravishda sozlangan; maksimal Courant soni \(Co_{\max}=3\), maksimal vaqt qadami esa:

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

bilan cheklangan.

Yechim toleranslari \(10^{-6}\) bilan \(10^{-4}\) oralig‘ida, relaxation factor esa 0,7.

Manba species transport tenglamalari ayrim sharoitlarda haqiqiy scalar-field yangilanishisiz residual mezonini qanoatlantirishi mumkinligini aniqlagan va shu sababli har bir vaqt qadamida kamida bitta species solver iteratsiyasini majburlash uchun minIter 1 ishlatgan. Bu tafsilot CO₂ tashilishining raqamli jihatdan samarali yangilanishi uchun muhim.

CO₂ massa ulushidan ppmga qanday aylantirildi?

OpenFOAM natijalarida CO₂ bevosita ppm emas, massa ulushi ko‘rinishida berilgani sababli manba avval massa ulushini mol ulushiga, so‘ng mol ulushini ppmga aylantirgan.

Massa Ulushi ppmga Qanday Aylantiriladi?

Manbaning asosiy va aniq aylantirish zanjirida CO₂ massa ulushi \(Y_{CO_2}\) molekulyar massalar yordamida mol ulushi \(X_{CO_2}\) ga aylantiriladi va keyin \(X_{CO_2}\times10^6\) amali orqali ppm olinadi; manba shuningdek siyrak-aralashma yondashuvi uchun Tenglama (5)ni beradi, biroq bu tenglamada ishlatilgan belgi undan oldingi ta’riflar bilan ichki moslik muammosini keltirib chiqargani sababli Verianla uni tuzatilgandek taqdim etmaydi.

Birinchi aylantirish:

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

Bu yerda \(Y_{CO_2}\) CO₂ massa ulushi, \(X_{CO_2}\) CO₂ mol ulushi, \(M_{CO_2}=44{,}01\ \mathrm{g/mol}\) va \(M_{air}=28{,}97\ \mathrm{g/mol}\) dir.

Massa ulushi aralashma massasining qanchasi CO₂ ekanini; mol ulushi esa umumiy molekulyar miqdorning qanchasi CO₂ molekulalaridan iborat ekanini bildiradi. CO₂ va o‘rtacha havoning molekulyar massalari turlicha bo‘lgani uchun ikki ulush son jihatdan bir xil emas.

Mol ulushi ppmga quyidagicha aylantirilgan:

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

Mol ulushini \(10^6\) ga ko‘paytirish nisbatni “milliondan bir qism” masshtabiga o‘tkazadi.

Shundan so‘ng manba siyrak konsentratsiyalar uchun quyidagi taxminiy ifodani beradi:

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

Manba \(M_{air}/M_{CO_2}\approx0{,}658\) qiymatini beradi.

Manba ichidagi tenglama qaydi: Tenglama (3)da \(X_{CO_2}\) allaqachon mol ulushi sifatida ta’riflangan va Tenglama (4)da mol ulushidan ppmga bevosita aylantirish \(X_{CO_2}\times10^6\) sifatida berilgan. Shu sababli Tenglama (5)ning bosilgan shaklida \(X_{CO_2}\) ni yana molekulyar-massa nisbatiga ko‘paytirish avvalgi ikki ta’rif bilan bevosita mos ko‘rinmaydi. Verianla bu belgini o‘zicha \(Y_{CO_2}\) ga almashtirmaydi; manba tenglamasini aynan ko‘rsatib, nomuvofiqlikni ko‘rinadigan holda qoldiradi.

CFDning asosiy saqlanish tenglamalari

Manbaning Appendix A bo‘limida multicomponentFluid tomonidan ishlatiladigan asosiy tenglamalar aniq berilgan.

Massaning saqlanishi / uzluksizlik tenglamasi:

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

\(\rho\) suyuqlik zichligi, \(\mathbf{u}\) tezlik vektori. Tenglama kimyoviy yoki fizik model ichida umumiy massa o‘z-o‘zidan paydo bo‘lishi yoki yo‘qolishi mumkin emasligini bildiradi.

Impuls tenglamasi:

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

Bu yerda \(p\) bosim, \(\boldsymbol{\tau}\) qovushqoq kuchlanish tenzori va \(\mathbf{S}_{MRF}\) aylanuvchi sanoq sistemasidan keladigan impuls manba hadidir.

Chap tomon impulsning vaqt bo‘yicha o‘zgarishi va oqim bilan tashilishini; o‘ng tomon bosim kuchi, qovushqoq ta’sirlar va MRFning aylanish manba ta’sirini ifodalaydi.

Tur tashilish tenglamasi:

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

\(Y_i\) — \(i\) turining massa ulushi; \(\mathbf{V}_i\) esa diffuziya tezligi. Ushbu tadqiqotda turlar atmosfera havosi va CO₂dir. Kimyoviy reaksiya bo‘lmagani sababli species production source hadi nolga teng.

CFD sensor probi qayerda belgilangan?

Raqamli monitoring probe tajriba sensori joylashuviga mos ravishda \((1{,}0,\ 0{,}05,\ 0)\ \mathrm{m}\) koordinatiga joylashtirilgan. Ushbu probdan vaqt bo‘yicha aniqlangan CO₂ konsentratsiyasi va tezlik kattaligi olingan.

Bundan tashqari, gaz bulutining markaziy chizig‘ida \((1{,}47,\ 0{,}345,\ -0{,}025)\ \mathrm{m}\) bilan \((-1{,}53,\ 0{,}345,\ -0{,}025)\ \mathrm{m}\) orasida namuna olish chizig‘i belgilangan; CO₂, tezlik va statik bosim profillari shu chiziq bo‘yicha baholangan.

CFD konturlari qanday talqin qilinishi kerak?

Manba 7-rasmda dastlabki 5,5 soniyadagi CO₂ maydonlarini bir xil 0-0,08 massa ulushi rang shkalasi bilan taqqoslagan. Bu rasm ayniqsa sifatli mexanizm namoyishi sifatida ta’riflangan. Rang maydonlaridan oraliq konsentratsiya qiymatlarini o‘qib, aniq jadval tuzish to‘g‘ri emas.

Manba 8-rasm 20 soniyadan keyin kichik ajralishlarda gaz buluti kengroq va siyrakroq bo‘lishini, katta ajralishlarda esa tuzilma no-drone holatiga ko‘proq o‘xshashini ko‘rsatadi.

Manba 9-rasm esa 2,5-15 soniya oralig‘idagi tezlik maydonlarini ko‘rsatib, rotorlar ostida yuqori tezlikli hududlar hosil bo‘lishini ko‘rsatadi. Asosiy rotor-wake/plume geometriyasi erta vaqtda shakllanadi, keyinroq kichik masshtabli turbulentlik tuzilmalari rivojlanadi.

Ushbu CFD konturlarining xom hujayra ma’lumotlari maqola matnida mavjud bo‘lmagani sababli Verianla haqiqiy kontur maydonlarining sun’iy nusxasini yaratmaydi.

Nega CFD va Tajriba Natijalari Bir Xil Emas?

CFD va tajriba bir xil fizik mexanizm mavjudligini ko‘rsatsa-da, bir xil sonlarni bermaydi; chunki CFD sobit egzoz kirishi, 6500 rpm sobit rotor, shamolsiz atmosfera va aniq belgilangan matematik probga ega ideallashtirilgan muhitni yechadi, haqiqiy tajriba esa dvigatel harorati va emissiya o‘zgarishlari, mahalliy havo harakatlari, gaz bulutining tabiiy tebranishi va jismoniy sensorning javob dinamikasidan ta’sirlangan.

CFDda sensor joylashuvidagi natijalar

Eng katta CFD kamayishi eng kichik ajralishda emas, H3, ya’ni 1,5 m konfiguratsiyasida kuzatilgan. Bu natija manbaning muhim mexanik talqinlaridan biridir: downwash ta’sirining kattaligi faqat geometrik masofa bilan belgilanmaydi; rivojlangan rotor wake bilan egzoz gaz bulutining qanchalik samarali ustma-ust tushishi ham natijani o‘zgartiradi.

Shu sababli CFD jadvali ham monoton “yaqinlashgani sari har bir bosqichda kamayadi” qonunini ko‘rsatmaydi.

Tajriba va CFD bir xil balandliklarda qanday taqqoslandi?

Grafik bir vaqtning o‘zida ikki muhim narsani ko‘rsatadi. Birinchidan, ham tajriba, ham CFD rotor mavjudligi CO₂ o‘lchovini o‘zgartirishi mumkinligini qo‘llab-quvvatlaydi. Ikkinchidan, CFD eksperimental kamayishni miqdoriy jihatdan ancha ortiqcha baholagani ko‘rinadi.

Ayniqsa 5,5 m da eksperimental konsentratsiya no-drone etalonidan %2,88 yuqori bo‘lgani uchun manba buni “o‘lchanadigan kamayish yo‘q” deb baholab, 5-jadvalda %0 kamayish sifatida xabar qilgan. Xuddi shu nuqtada CFD %70,08 kamayishni bashorat qiladi. Bu farq CFDni haqiqiy dala o‘lchovining to‘g‘ridan-to‘g‘ri sonli bashoratchisi sifatida ishlatmaslik kerakligini juda aniq ko‘rsatadi.

Nega CFD kuchliroq suyulishni bashorat qiladi?

CFDda egzoz tezligi, harorati, tarkibi va rotor tezligi sobit; atmosfera shamoli yo‘q. Haqiqiy tajribada esa dvigatel ishlashining vaqt bo‘yicha o‘zgarishlari, harorat, gaz bulutining tabiiy meandering harakati, mahalliy kuchsiz havo oqimlari va haqiqiy sensorning javob vaqti mavjud.

Eksperimental sensor vaqt davomida jismonan o‘zgarib turadigan gaz bulutidan namuna oladi. CFD probi esa hisoblash tarmog‘idagi aniq belgilangan koordinatdan juda yuqori vaqt/fazo aniqligi bilan qiymat chiqaradi.

Shu sababli tadqiqotchilar CFDni “o‘lchangan konsentratsiyaning aniq bashoratchisi” emas, rotor-gaz buluti o‘zaro ta’siri mexanizmini tushuntiruvchi vosita sifatida joylashtiradi.

Mesh sezgirligi qanday sinovdan o‘tkazildi?

Appendix Bda H4, ya’ni 2,0 m konfiguratsiyasidan foydalanib to‘rtta mesh darajasi baholangan.

Mesh taqqoslashlarida 3-5 s oralig‘i baholangan va ishlab chiqarish vaqt qadami \(\Delta t=5\times10^{-5}\) s sobit saqlangan.

Mesh farqi qanday hisoblandi?

Ketma-ket mesh darajalari orasidagi nisbiy farq manbada quyidagicha ta’riflangan:

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

\(\phi_{fine}\) nozikroq mesh bilan, \(\phi_{medium}\) esa oldingi qo‘polroq mesh bilan olingan bir xil fizik metrikani ifodalaydi. Mutlaq qiymat farqning ishorasini yo‘q qiladi va faqat kattaligini taqqoslaydi.

Oxirgi ikki mesh orasidagi farqlarning avvalgi darajalarga nisbatan kamayishi yaqinlashuv davom etayotganini qo‘llab-quvvatlaydi. Biroq plume markaziy chizig‘i CO₂ sida %16,3 farq qolishi scalar transport mesh aniqligiga butunlay sezgir bo‘lmay qolgan deb aytib bo‘lmasligini ko‘rsatadi.

Shu sababli manba natijalarni “mukammal grid independence” deb taqdim etish o‘rniga, tanlangan mesh asosiy tashilish va rotor-wake mexanizmlarini yetarli xarajat/aniqlik muvozanati bilan ushlaydi deb baholaydi.

Vaqt qadami mustaqilligi qanday sinovdan o‘tkazildi?

Vaqt bo‘yicha sezgirlik H2, ya’ni 1,0 m rotor-sensor ajralishida o‘rganilgan. Simulyatsiyalar 31,5 soniyadagi mavjud yechimdan qayta boshlangan va 35 soniyagacha davom ettirilgan. Taqqoslash 32-35 s oralig‘idagi uch soniyalik rivojlangan oqim hududida bajarilgan.

O‘rta va eng nozik vaqt qadami orasidagi nisbiy farqlar o‘rtacha CO₂ uchun %5,4, CO₂ RMS uchun %4,6, o‘rtacha tezlik uchun %17,1 va tezlik RMS uchun %13,7.

CO₂ maydoni tadqiqotning asosiy tekshirish o‘zgaruvchisi bo‘lgani va o‘rta/nozik vaqt qadamlarida CO₂ profillari bir-biriga yaqin bo‘lgani sababli ishlab chiqarish vaqt qadami \(5\times10^{-5}\) s qilib tanlangan. Tezlik o‘zgaruvchilarida kattaroq farqlar qolishi esa vaqt aniqligi barcha fizik o‘zgaruvchilar uchun bir xil darajada sezgirsiz emasligini ko‘rsatadi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Eksperimental usulning tizimli xulosasi

CFD usulining tizimli xulosasi

Eng muhim eksperimental topilmalar

• Rotor tizimi sensorga yaqinlashganda o‘lchangan CO₂ umuman kamaygan.
• 6500 rpm da xabar qilingan eng katta eksperimental kamayish 0,5 m sharoitida %52,67.
• 5,5 m da eksperimental kamayish o‘lchanadigan deb topilmagan va 5-jadvalda %0 sifatida berilgan.
• Masofa bilan ta’sir to‘liq monoton emas; 3,5 m dagi %46,03 kamayish 2,5 m dagi %30,70 kamayishdan katta.
• Bu holat wake-plume ustma-ust tushishi faqat geometrik masofadan mustaqil qo‘shimcha rol o‘ynashini qo‘llab-quvvatlaydi.
• Feather va IoTSens mutlaq qiymatlarda farq qilsa-da, rotor yaqinlashganda CO₂ kamayishi yo‘nalishidagi umumiy tendensiyani birgalikda qayd etgan.

Eng muhim CFD topilmalari

• CFD barcha rotor konfiguratsiyalarida no-drone holatidan pastroq sensor CO₂ sini hisoblagan.
• Eng katta CFD kamayishi H3, ya’ni 1,5 m da %88,53.
• CFD kamayishi rotor masofasi bilan to‘liq monoton emas.
• Rotor wake gaz bulutini bevosita kesishi, atrof havoning entrainmenti va kuchaygan turbulent aralashish uchta asosiy mexanizm sifatida belgilangan.
• Katta rotor-sensor ajralishida gaz buluti no-drone xatti-harakatiga ko‘proq yaqinlashsa-da, CFD H7-H9 da tajribaga qaraganda kuchliroq rotor ta’sirini bashorat qilgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• Rotor hosil qiladigan havo harakati sobit CO₂ sensori o‘lchaydigan mahalliy konsentratsiyani sezilarli darajada o‘zgartirishi mumkin.
• O‘rganilgan tajriba geometriyasida kichik rotor-sensor ajralishlari kuchli o‘lchash og‘ishini yuzaga keltirishi mumkin.
• Rotor-gaz buluti o‘zaro ta’siri faqat masofaga emas, wake rivojlanishi va gaz buluti bilan fazoviy ustma-ust tushishiga bog‘liq.
• Downwash, entrainment va turbulent aralashish gaz bulutining sensorga yetib borishidan oldin suyulishida birgalikda rol o‘ynaydi.
• Arzon Feather-SCD41 tizimi va tijoriy IoTSens tizimi umumiy fizik tendensiyani bir xil yo‘nalishda qayd etgan.
• CFD tajribada ko‘rilgan asosiy mexanizmni sifat jihatdan qayta yaratgan.
• CFD haqiqiy tajribada o‘lchanganidan kuchliroq CO₂ kamayishini taxmin qilgan.
• Mesh va vaqt qadami tadqiqotlari asosiy CO₂ maydoni uchun rivojlanayotgan raqamli yaqinlashuvni qo‘llab-quvvatlagan, ammo barcha o‘zgaruvchilarda nolga yaqin aniqlik sezgirligini ko‘rsatmagan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan xulosalar

• Tadqiqot haqiqiy UAV parvozining barcha aerodinamikasini qayta yaratmaydi.
• Tadqiqot oldinga parvoz, yaw/pitch/roll harakati yoki manevr paytida sensor ishlashini sinamaydi.
• Tadqiqot muayyan onboard sensor joylashuvi universal tarzda eng to‘g‘ri joy ekanini ko‘rsatmaydi.
• 5,5 m barcha UAVlar va emissiya manbalari uchun xavfsiz yoki samarasiz rotor masofasi sifatida umumlashtirilmaydi.
• 6500 rpm natijasi boshqa parrak diametri, rotor soni yoki UAV massasiga avtomatik ko‘chirilmaydi.
• CFD eksperimental konsentratsiyani aniq sonli to‘g‘rilik bilan bashorat qilgani ko‘rsatilmagan.
• Eksperimental vaqt namunalari mustaqil takrorlar emas.
• Mustaqil tajriba takrorlari bajarilmagani sababli natijalar populyatsiya darajasida takroriy-tajriba noaniqligini bermaydi.
• Mahalliy shamol uzluksiz o‘lchanmagani sababli atmosfera oqimi ta’siri to‘liq ajratilmagan.
• Haqiqiy egzoz sarfi, harorati va tarkibi bevosita o‘lchanmagani sababli CFD inlet avtomobil uchun bevosita o‘lchangan chegaraviy sharoit emas.
• Tadqiqot barcha issiqxona gazlari bir xil sensor/aerodinamik xatti-harakat ko‘rsatishini isbotlamaydi.
• Manba kuchi yoki umumiy CO₂ emissiya sarfi ushbu tajribadan bevosita hisoblanmagan.

Tadqiqotning asosiy cheklovlari

Mustaqil takror yo‘q: Har bir ish sharoiti taxminan 20 daqiqalik bitta uzluksiz o‘lchash davridir.

Tajriba ketma-ketligi randomizatsiya qilinmagan: Sinovlar yuqori rotor holatidan boshlanib, pastroq holatlarga ketma-ket o‘tkazilgan.

Mahalliy shamol uzluksiz o‘lchanmagan: Yaqindagi meteorologiya stansiyasi tajriba nuqtasidagi haqiqiy mikrooqimning bevosita o‘lchovi emas.

Haqiqiy UAV aerodinamikasi yo‘q: Ikki parrakli surrogate tizim to‘liq quadrotor, korpus aerodinamikasi, harakatdagi parvoz va onboard sensor joylashuvini qayta yaratmaydi.

CFD egzoz kirishi o‘lchanmagan: Sarf, harorat va tarkib adabiyot qiymatlaridan vakillik tarzida tanlangan.

CFD atmosferasi ideallashtirilgan: Sobit rotor tezligi va shamolsiz muhit ishlatilgan.

MRF blade-resolved transient emas: Blade-passing va jismoniy mesh aylanishi yechilmagan.

Mesh sezgirligi butunlay yo‘qolmagan: Eng nozik ikki mesh orasida plume markaziy chizig‘i CO₂ farqi %16,3.

Vaqt sezgirligi o‘zgaruvchiga qarab farq qiladi: O‘rta va nozik timestep orasida CO₂ metrikalari %6 dan past qolgan, tezlik metrikalari esa %13,7-17,1 oralig‘ida o‘zgargan.

Sensor korpuslari farqli: Feather bevosita havoga ochiq, IoTSens himoya enclosure ichida; bu holat mutlaq konsentratsiya taqqoslashiga ta’sir qilishi mumkin.

Amaliy qo‘llash nuqtai nazaridan bu nimani anglatadi?

UAV emissiya buluti ichiga kirib o‘lchash qilganda, uning o‘z parraklari o‘lchanayotgan gaz maydonini o‘zgartirishi mumkin. Bu ta’sir faqat manbani topish kabi “bor/yo‘q” turidagi vazifalar va manba kuchini miqdoriy hisoblashga qaratilgan vazifalarda bir xil ahamiyatga ega bo‘lmasligi mumkin; ayniqsa miqdoriy emissiya bahosida rotor hosil qiladigan suyulish e’tiborga olinmasa, sensorda pastroq konsentratsiya o‘qilishi mumkin.

Manba ushbu mexanizm avtomobil egzozidan tashqari sanoat emissiyalarini monitoring qilish, landfill monitoringi, sizib chiqishni aniqlash va boshqa mahalliy gaz manbalari uchun ham hisobga olinishi kerakligini muhokama qiladi. Biroq har bir yangi qo‘llashda gazning fizik xususiyatlari, sensor javob vaqti, rotor geometriyasi, haqiqiy shamol maydoni va namuna olish joylashuvi alohida tasdiqlanishi kerak.

Manba va Usul Haqida Izoh

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

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

Mualliflar tartibi: Manbadagi tartib aynan saqlangan.

Teng hissa: Manbada teng hissa yoki teng birinchi mualliflik bayonoti ko‘rsatilmagan.

Mas’ul muallif: Fernando Ramonet.

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

Jurnal: Air.

Nashriyot: MDPI.

Jild / son / maqola raqami: 4 / 3 / 20.

DOI: 10.3390/air4030020.

Rasmiy havola: https://doi.org/10.3390/air4030020

Yuborilgan sana: 15 Iyul 2026.

Tahrir sanasi: 19 Avgust 2026.

Qabul sanasi: 20 Avgust 2026.

Nashr sanasi: 1 Sentabr 2026.

Manba turi: Taqrizdan o‘tgan original tadqiqot maqolasi; nazorat qilinadigan dala tajribasini LES asosidagi CFD tahlili bilan birlashtiruvchi atrof-muhit sensori/aerodinamika tadqiqoti.

Preprint holati: Manba PDFda alohida preprint versiyasi yoki preprint raqami ko‘rsatilmagan.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Eksperimental manba: Hyundai i30, 1.6 L CRDi dizel dvigateli; sobit bo‘sh ishlash.

Eksperimental sensor joylashuvi: Egzoz chiqishidan 1 m quyi oqim, yerdan taxminan 0,05 m.

Rotor tizimi: Ikki A2212-13T 1000 KV dvigatel, ikki 25,4 cm 1045 slow-flyer parrak, Arduino Uno R4 Wi-Fi boshqaruvi.

Eksperimental rotor tezliklari: Barcha asosiy balandliklarda taxminan 6500 va 10.000 rpm; 0,5 va 5,5 m holatlarda qo‘shimcha ravishda taxminan 8000 rpm.

Eksperimental rotor-sensor ajralishi: 0,5; 1,5; 2,5; 3,5; 4,5 va 5,5 m.

O‘lchash davomiyligi: Har bir sharoit taxminan 20 daqiqa.

Mustaqil takror: Yo‘q. Statistik birlik o‘lchash sharoitidir; vaqt qatori namunalari mustaqil tajriba takrori emas.

Arzon sensor: Adafruit Feather M0 WiFi-ATSAMD21 + Sensirion SCD41-D-R2; 400-5000 ppm oralig‘i; manbada aniqlik ±50 ppm + %2,5 va repeatability ±10 ppm sifatida berilgan.

Tijoriy etalon tizim: IoTSens Air Quality Monitor. Feather tizimini kalibrlash uchun emas, mustaqil trend taqqoslashi uchun ishlatilgan.

Ma’lumotlar infratuzilmasi: IoTSens → LoRaWAN → ThingSpeak; Feather → Wi-Fi → ThingSpeak.

CFD dasturiy ta’minoti: OpenFOAM v12.

CFD yechuvchisi: multicomponentFluid.

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

Rotor ifodasi: Multiple Reference Frame (MRF); CFD ishlab chiqarish sharoitida 6500 rpm, taxminan 680,7 rad/s.

CFD rotor-sensor ajralishlari: 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 sohasi: H1-H6 uchun 3,0 × 3,5 × 3,0 m; H7-H9 uchun 3,0 × 6,9 × 3,0 m.

Egzoz CFD inlet: 3 m/s, 324 K, CO₂ massa ulushi 0,08 va havo massa ulushi 0,92.

Atmosfera CFD chegarasi: 304 K, 101,6 kPa, CO₂ species qiymati \(4,2\times10^{-4}\).

Egzoz turbulentligi boshlang‘ich holati: \(k=0,09\ \mathrm{m^2/s^2}\), mixing length \(L=0,003\ \mathrm{m}\).

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

Raqamli sxemalar: localEuler, Gauss linear, Gauss linear corrected va bounded second-order limitedLinear.

PIMPLE: Bir outer correction va har bir vaqt qadamiga uchta pressure-correction iteratsiyasi.

Courant chegarasi: \(Co_{\max}=3\).

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

Yechim toleransi: \(10^{-6}\) bilan \(10^{-4}\).

Relaxation factor: 0,7.

Species solver himoyasi: minIter 1.

Post-processing: OpenFOAM postProcess va ParaView.

Raqamli prob: \((1,0,\ 0,05,\ 0)\) m.

Mesh verifikatsiyasi: H4 konfiguratsiyasida taxminan 457 mingdan 1,856 million hujayragacha bo‘lgan to‘rtta mesh darajasi.

Vaqt qadami verifikatsiyasi: H2 konfiguratsiyasida \(10^{-4}\), \(5\times10^{-5}\) va \(2,5\times10^{-5}\) s.

Moliyalashtirish: ARGUS EU project, Grant Agreement No. 101132308; European Union tomonidan moliyalashtirilgan.

Ma’lumotlar mavjudligi: Manba natijalarni qo‘llab-quvvatlovchi xom ma’lumotlar mualliflardan so‘rov asosida taqdim etilishini bildiradi.

Etika qo‘mitasi: Qo‘llanilmaydi deb bildirilgan.

Xabardor qilingan rozilik: Qo‘llanilmaydi deb bildirilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirgan.

Sun’iy intellektdan foydalanish bayonoti: Mualliflar nashr tayyorlash vaqtida Microsoft Copilot (M365 Copilot, GPT-5) va ChatGPT v5.5 dan tilni yaxshilash, inglizcha ifodalarni tahrirlash va matnni qisqartirishga yordam berish maqsadida foydalanganini; chiqishni ko‘rib chiqib tahrir qilganini va mazmun uchun to‘liq mas’uliyatni o‘z zimmasiga olganini bildirgan.

Mualliflar hissasi: Konseptuallashtirish Fernando Ramonet, Lidia Abad va José Javier Anaya; usul Fernando Ramonet, Lidia Abad, José Javier Anaya va Víctor Suárez; dasturiy ta’minot Fernando Ramonet, Lidia Abad va Víctor Suárez; verifikatsiya Fernando Ramonet, Lidia Abad, José Javier Anaya va Sofía Aparicio; formal tahlil va tadqiqot barcha mualliflar; resurslar José Javier Anaya va Sofía Aparicio; ma’lumotlar kuratsiyasi Fernando Ramonet va Lidia Abad; vizualizatsiya Fernando Ramonet va Lidia Abad; nazorat José Javier Anaya va Sofía Aparicio; loyiha boshqaruvi va moliyalashtirishni olish Sofía Aparicio tomonidan amalga oshirilgan.

Minnatdorchilik: Mualliflar minnatdorchilik bo‘limini nafaqaga chiqishi munosabati bilan José Javier Anayaga bag‘ishlab, akademik rahbarligi uchun minnatdorlik bildirgan.

Manba ichidagi terminologiya/geometriya qaydi: Matnning ayrim natija bo‘limlarida “UAV height” yoki “sensor height” kabi ifodalar ishlatilgan bo‘lsa-da, usul sensor sobit qolishini va o‘zgaruvchi rotor-sensor vertikal ajralishi ekanini aniq bildiradi. Verianla bayonida shu fizik geometriya asos qilib olingan.

Manba ichidagi konfiguratsiya qaydi: Usul va asosiy jadvallar H7=3,5 m, H8=4,5 m va H9=5,5 m deb belgilaydi. Natijalar bo‘limidagi bitta jumlada H7-H9 uchun “3,5-6,5 m” ifodasi uchraydi. Maqoladagi takroriy konfiguratsiya mosligi va 4-5-jadvallar asosida H9=5,5 m saqlangan.

Manba ichidagi harorat qaydi: CFD inlet muhokamasida bo‘sh ishlaydigan dizel egzozi uchun adabiyotdan 120-180 °C oralig‘i ko‘rsatilgan bo‘lsa-da, ishlatilgan model harorati 324 K. Verianla bu farqni yashirincha o‘zgartirmagan.

Manba ichidagi Tenglama (5) qaydi: Tenglama (3) \(Y_{CO_2}\) ni \(X_{CO_2}\) ga aylantiradi va Tenglama (4) ppmni \(X_{CO_2}\times10^6\) deb ta’riflaydi. Tenglama (5)ning bosilgan shaklida \(X_{CO_2}\) yana \(M_{air}/M_{CO_2}\) ga ko‘paytiriladi. Manba belgisi o‘zicha o‘zgartirilmagan va nomuvofiqlik aniq ko‘rsatilgan.

Manba ichidagi sensor foizi qaydi: Manba 824 ppm Feather va 622 ppm IoTSens o‘rtacha qiymatlarini taxminan %25 farq deb ta’riflaydi; 3-jadvaldagi foiz hisoblash mantiqi xuddi shu tarzda ishlatilganda boshqa nisbat olinadi. 

Asosiy talqin chegarasi: Ushbu tadqiqot nazorat qilinadigan rotor-plume o‘zaro ta’sirini o‘rganadi. To‘liq UAV parvoz aerodinamikasi, haqiqiy onboard sensor konfiguratsiyasi, mustaqil takroriy dala tajribasi yoki turli meteorologik sharoitlarda universal ishlash masofasi verifikatsiyasini ta’minlamaydi.