Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hiểu rõ động lực truyền nhiễm của các loại nhiễm trùng giống COVID-19 qua các mô phỏng số trực tiếp về các dòng ho/hắt hơi
Tóm tắt
Động lực truyền nhiễm của các bệnh hô hấp lây lan mạnh như COVID-19 (thông qua ho/hắt hơi) là một vấn đề vẫn còn mở trong các nghiên cứu dịch tễ học về những bệnh này (Bourouiba, JAMA. https://doi.org/10.1001/jama.2020.4756. 2020). Vấn đề này chủ yếu liên quan đến động lực học chất lỏng của một dòng/tia lửa hỗn loạn tạm thời có tính nổi, mang theo các giọt nước bốc hơi chứa mầm bệnh. Một dòng chảy hỗn loạn như vậy không thể cung cấp ước lượng đáng tin cậy thông qua các phương pháp mô hình hóa như RANS (Phương trình Navier-Stokes trung bình Reynolds) hay các mô hình dựa trên giọt nước khác. Tuy nhiên, các mô phỏng số trực tiếp (DNS) về những gì có thể gọi là "dòng ho/hắt hơi" có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc hiểu được sự lan truyền của sự lây nhiễm. Mục tiêu của công trình này là phát triển một mã DNS để nghiên cứu các dòng ho/hắt hơi bằng cách kết hợp phù hợp các mã DNS mà các tác giả đã có (được phát triển để nghiên cứu dòng chảy của đám mây Cumulus bao gồm động lực học nhiệt động của sự chuyển pha và động lực học của các giọt nước nhỏ) và tạo ra dữ liệu hữu ích về các dòng này. Các kết quả gần đây từ các mô phỏng đám mây Cumulus được đưa vào để làm nổi bật tác động của sự hấp dẫn hỗn loạn (là một trong những quá trình chính trong việc xác định sự lan truyền của các dòng thải khí) lên sự phân phối của hàm lượng nước lỏng trong một đám mây ẩm. Hơn nữa, các kết quả sơ bộ về sự phân bố nhiệt độ trong một "cơn ho khô" (tức là, không bao gồm các giọt lỏng) cũng được báo cáo để minh họa phạm vi không gian lớn và thời gian mà dòng ho có thể tồn tại sau khi ho đã dừng lại. Chúng tôi tin rằng các mô phỏng kiểu này có thể giúp xây dựng các hướng dẫn chính xác hơn về khoảng cách giữa các hàng xóm trong một nhóm, thiết kế khẩu trang tốt hơn và giảm thiểu sự lây lan của các bệnh hô hấp kiểu COVID-19.
Từ khóa
#COVID-19 #động lực học chất lỏng #mô phỏng số trực tiếp #dòng ho #dòng hắt hơi #nghiên cứu dịch tễ họcTài liệu tham khảo
Agasthya L, Picardo JR, Ravichandran S, Govindarajan R, Ray SS (2019) Understanding droplet collisions through a model flow: insights from a Burgers vortex. Phys Rev E 99:063107
Bhat GS, Narasimha R (1996) A volumetrically heated jet: large-eddy structure and entrainment characteristics. J Fluid Mech 325:303–330
Bourouiba L (2020) Turbulent gas clouds and respiratory pathogen emissions: potential implications for reducing transmission of COVID-19. JAMA. https://doi.org/10.1001/jama.2020.4756
Bourouiba L, Dehandschoewercker E, Bush JWM (2014) Violent expiratory events: on coughing and sneezing. J Fluid Mech 745:537–563
Deepu P, Ravichandran S, Govindarajan R (2017) Caustics-induced coalescence of small droplets near a vortex. Phys Rev Fluids 2:024305
Diwan SS, Prasanth P, Sreenivas KR, Deshpande SM, Narasimha R (2014) Cumulus-type flows in the laboratory and on the computer. Bull Am Meteorol Soc. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-12-00105.1
Govindarajan R (2002) Universal behavior of entrainment due to coherent structures in turbulent shear flow. Phys Rev Lett 88:134503
Gupta JK, Chao-Hsin L, Chen Q (2009) Flow dynamics and characterization of a cough. Indoor Air 19:517–525
Narasimha R, Diwan SS, Duvvuri S, Sreenivas KR, Bhat GS (2011) Laboratory simulations show diabatic heating drives cumulus-cloud evolution and entrainment. Proc Natl Acad Sci USA 108(39):16164–16169
Picardo JR, Agasthya L, Govindarajan R, Ray SS (2019) Flow structures govern particle collisions in turbulence. Phys Rev Fluids 4:032601(R)
Ravichandran S, Govindarajan R (2015) Caustics and clustering in the vicinity of a vortex. Phys Fluids 27:033305
Ravichandran S, Govindarajan R (2017) Vortex-dipole collapse induced by droplet inertia and phase change. J Fluid Mech 832:745–776
Ravichandran S, Narasimha R (2020) Non-precipitating shallow cumulus clouds: theory and direct numerical simulation. arXiv:2004.09631
Ravichandran S, Meiburg E and Govindarajan R (2020) Mammatus cloud formation by settling and evaporation. J Fluid Mech (under revision)
Singhal R, Ravichandran S, Diwan SS, Brown GL (2019) Reynolds-stress gradient and vorticity fluxes in axisymmetric turbulent jet and plume. In: 16th Asian congress of fluid mechanics, Bangalore, 13–17 Dec 2019
Wei J, Li Y (2017) Human cough as a two-stage jet and its role in particle transport. PLoS ONE 12(1):e0169235