Хаос в крови: разгадана тайна турбулентности в биологических жидкостях

Кровь, лимфа и другие биологические жидкости обладают удивительными и порой сложными свойствами. Многие из этих биологических растворов являются неньютоновскими жидкостями, которые характеризуются нелинейной зависимостью между напряжением и деформацией. В результате такие жидкости могут вести себя не так, как ожидалось. Например, некоторые из этих необычных жидкостей деформируются при легком прикосновении, но становятся почти твёрдыми при приложении сильного усилия.

Одним из уникальных свойств биологических растворов является эластичная турбулентность, которая описывает хаотичное движение жидкости, возникающее при добавлении полимеров в небольших концентрациях к водным растворам. Этот тип турбулентности существует только в неньютоновских жидкостях.

В то время как классическая турбулентность наблюдается в ньютоновских жидкостях, таких как вода, текущая с высокой скоростью мимо опоры моста, математические теории, описывающие и предсказывающие классическую турбулентность, уже существуют. Но для эластичной турбулентности такие инструменты ещё не разработаны, несмотря на их важность для биологических и промышленных применений.

«Этот феномен важен в микроэлектронике, например, при смешивании небольших объёмов полимерных растворов, что может быть затруднительно из-за очень гладкого потока», — объясняет профессор Марко Эдоардо Рости, глава отдела комплексных жидкостей и потоков.

До сих пор учёные считали эластичную турбулентность совершенно отличной от классической турбулентности, но публикация лаборатории в журнале Nature Communications может изменить это представление. Исследователи из OIST в сотрудничестве с учёными из TIFR в Индии и NORDITA в Швеции показали, что эластичная турбулентность имеет больше общего с классической ньютоновской турбулентностью, чем предполагалось.

«Наши результаты показывают, что эластичная турбулентность обладает универсальным законом степенного затухания энергии и ранее неизвестным интермиттирующим поведением. Эти выводы позволяют по-новому взглянуть на проблему эластичной турбулентности», — поясняет профессор Рости. Для описания потока учёные часто используют поле скоростей. «Мы можем анализировать распределение флуктуаций скорости, чтобы делать статистические прогнозы о потоке», — говорит доктор Рахул К. Сингх, первый автор публикации.

При изучении классической ньютоновской турбулентности исследователи измеряют скорость по всему потоку и используют разность между двумя точками для создания поля разности скоростей. «Здесь мы измеряем скорость в трёх точках и вычисляем вторые разности. Сначала разность вычисляется путём вычитания скоростей жидкости, измеренных в двух разных точках. Затем вычитаются две такие первые разности, что даёт вторую разность», — объясняет доктор Сингх.

Этот тип исследования потребовал дополнительных усилий — для проведения сложных симуляций потребовалась мощность современных суперкомпьютеров. «Наши симуляции иногда длятся четыре месяца и выводят огромное количество данных», — говорит профессор Рости.

Этот детальный подход привёл к неожиданному открытию — поле скоростей в эластичной турбулентности является интермиттирующим. Для иллюстрации этого явления доктор Сингх использует пример электрокардиограммы (ЭКГ). «В измерении ЭКГ сигнал имеет небольшие колебания, прерываемые очень резкими пиками. Это внезапное большое всплеск называется интермиттентностью», — объясняет доктор Сингх.

В классических жидкостях такие колебания между малыми и очень большими значениями уже были описаны, но только для турбулентности, возникающей при высоких скоростях потока. Учёные были удивлены обнаружить тот же паттерн в эластичной турбулентности при очень низких скоростях потока. «На этих низких скоростях мы не ожидали найти такие сильные колебания в сигнале скорости», — говорит доктор Сингх.

Их находки не только являются большим шагом к лучшему пониманию физики низкоскоростной турбулентности, но и закладывают основы для разработки полной математической теории, описывающей эластичную турбулентность. «С идеальной теорией мы могли бы делать прогнозы о потоке и разрабатывать устройства, которые могут изменять смешивание жидкостей. Это может быть полезно при работе с биологическими растворами», — говорит профессор Рости.