「ご列席の皆様、機長がシートベルト着用サインをオンにしました。座席にお戻りになり、シートベルトをお締めください。」 ほとんどの人が乱気流という言葉を連想する、当惑させるような空中での押し合いへのおなじみの前奏曲も同様です。しかし、乱気流は、このでこぼこした乗り物から想像されるよりもはるかに一般的であり、はるかに美しいものです。
流体力学 (液体と気体の動きの科学) では、乱流は存在の状態です。どのような流れも乱流である可能性があり、乱流になる可能性があります。実際、人間のスケールでは、ほとんどの流れは乱流です。キャンプファイヤーの揺らめく炎、川の急流の白い帽子の泡、コーヒーに注がれたミルクの渦巻きはすべて、日常の乱気流の例です。
乱流は、一見ランダムまたはカオスに見えることがよくあります。たとえば、コップ一杯の水にインク滴を落としたときに、インク滴がどのようにカールして分裂するかを誰が正確に予測できるでしょうか?乱気流の複雑さは、その美しさの一部です。雲が頭上を転がるのを 1 時間眺めていれば、同じ雲は 2 つとありません。乱気流の複雑でダイナミックな動きは、これらの流れを魅力的で魅力的なものにしています。人間はパターンを求める種です。私たちは見かけ上の混沌の中に秩序を求めるのが好きであり、これがおそらく乱気流を科学者と芸術家の両方にとって魅力的な主題にしている理由です。 (科学者や芸術家が乱気流にもたらすさまざまな洞察については、「経験しなければならない科学的問題」を参照してください。)
しかし、その予測不可能性は、多くの場合、観客には美しさのように見えますが、科学者にとっては激しい挑戦です。乱流は昔も今も、古典物理学の未解決の大きな謎の 1 つであり、過去 2 世紀の最も優秀な科学者、エンジニア、数学者の多くが、その内部のパターンを解明しようと試みてきました。ある意味で、乱気流の問題はずっと前に解決されました。流体運動を記述する方程式であるナビエストークス方程式は、1 世紀半以上前から知られていました。それらは本質的にニュートンの運動の第 2 法則 (それ自体は 200 年前に提示されたものです) であり、乱流と非乱流の両方の流れを説明する流体用に書かれています。しかし、それらは誰もが単純な方程式と呼ぶようなものではありません。実際のシナリオに適用すると、実際には恐ろしく複雑になります。世界最大かつ最速のスーパーコンピューターでさえ、車の周囲の気流やエンジン内の燃焼などの実際の問題について、これらの方程式を完全に解くことはできません。 (「乱気流を予測するには、パフを数えるだけ」を参照してください。これは、パイプ内の乱流という現象の単純化されたバージョンを説明するある研究者の探求に関するものです。)
乱気流を正確に予測する簡単な方法はまだありませんが、この問題に多くの時間を費やした研究により、いくつかの結果が得られました。空気力学者のセオドア・フォン・カルマンは自伝の中で、1930 年に壁の近くの乱流の速度を予測しようとした彼の努力について語っています。フォン・カルマンと彼のアシスタントは、実験的な観察結果を説明する簡単な方程式を見つけようとする試みに夢中になり、ある夜、最後の路面電車に乗る時間まで働きました。二人は街角で計算を続け、待っている路面電車の横に方程式を書いた。最後に、指揮者はもはや待つことはありません。 Von Kármán のアシスタントはなんとか乗り込み、家路に着くたびに飛び降りて数学を書き留めました。彼らの「壁の法則」は、もともと平板を通過する乱流を数学的に記述することを意図していましたが、その後の研究者は、方程式がより多くの状況に適用できることを発見しました。川底付近の水、パイプの流れ、大気の最下層の風速はすべて法則の形をとっています。しかし、彼らが発見したパターンは、乱気流を全体として説明することはできません。
乱気流をより適切に処理するための鍵の 1 つは、さまざまなサイズのスケールで乱流が繰り返される傾向を理解することです。火山噴煙の長さは数キロメートルで、数百メートルの渦があり、ゆっくりと回転して反転します。同時に、センチメートルまたはミリメートルのスケールに至るまで、多くの小さな渦も動き、渦を巻き、混合しています。これは、コーヒーのミルクのしずくのようです。これらのシステムを見る強力な方法は、20 世紀に数学者の Benoit Mandelbrot からもたらされました。 IBM で働いている間、マンデルブローは彼がフラクタルと呼ぶようになるもの、つまりあらゆるスケールで繰り返される幾何学的パターンを含む数学的集合の探求を始めました。マンデルブロー集合を拡大すると、同じ形が無限に繰り返されます。この特性は自己相似性として知られており、少なくとも分子スケール以上では、自然界で何度も発生します。フラクタル パターンは、海岸線、稲妻、野菜、さらには心拍のタイミングにも見られます。
自己相似性により、フラクタルは乱気流のさまざまなスケールでパターンを見つけようとしている人にとって魅力的なツールにもなります。実際、マンデルブロ自身は、自己相似性の概念は、彼がフラクタルを研究する何十年も前に、乱気流を説明するために作成されたと指摘しています。今日、フラクタルは他のアプリケーションの中でも特に、雲や火山噴煙の複雑な境界のような乱気流の形状を記述するために使用されています。 (「フラクタル王の心の中」、ノーチラスを参照してください。 マンデルブロとの死後の「インタビュー」)
科学者が乱流を予測するために単純化されたアプローチを使用できない状況では、代わりにナビエストークス方程式の近似を解き、問題のある項をより単純なモデルと近似に置き換えます。実用的な問題は計算上扱いやすくなりますが、結果が現実を正しく捉えていない可能性があります。これは天気予報における大きな課題の 1 つです。モデリングは必要ですが、特定の日の天気を正確に予測できる場合とできない場合があります。
結局、嵐の進路を予測しようとしている気象学者であろうと、電子機器にコーヒーを入れないようにしようとしている飛行機の乗客であろうと、私たちは皆、乱気流のパターンを探しています。この主題には豊かな複雑性があり、研究者と素人の両方を魅了するのに十分な美しさと深さがあります。おそらくいつの日か、誰かが乱気流の複雑さを軽減するための適切なパターン、つまり完璧なパターンを見つけるでしょう。幸いなことに、波を見ながら午後を過ごしたり、キャンプファイヤーを鑑賞して夜を過ごしたりすることは、いずれにせよ魅力的なままです.
Nicole Sharp は航空宇宙工学の博士号を取得しており、ブログで流体力学について定期的に書いています FYFD .
