Ученые из Индийского технологического института Джамму и IIT Канпур использовали суперкомпьютерное моделирование, чтобы разобраться в механизмах возникновения турбулентности в пылевой плазме. Симуляция позволила проследить за миллионами отдельных частиц и увидеть, как энергия крупных вихрей постепенно переходит в хаотическое движение на микроскопическом уровне.
Плазму часто называют четвертым состоянием вещества: она представляет собой ионизированный газ из свободных электронов и положительно заряженных ионов. Если добавить в такую среду микроскопические частицы твердого вещества, они приобретают заряд и начинают взаимодействовать между собой. Так возникает пылевая плазма, которая при сильном взаимодействии частиц способна вести себя скорее как упругая среда, чем обычный газ.
Для моделирования ученые использовали систему молекулярной динамики LAMMPS. Исследователей особенно интересовали неустойчивости Кельвина — Гельмгольца и Рэлея — Тейлора — два механизма, способных порождать вихри и турбулентность в различных средах.
Расчеты показали, что энергия крупных вихрей передается отдельным частицам по определенной математической закономерности. При этом усиление взаимодействия между частицами замедляет нагрев и перемешивание системы, из-за чего пылевая плазма начинает демонстрировать необычную «упругую турбулентность».
Полученные результаты позволяют связать процессы на уровне отдельных частиц с поведением плазмы как единой среды. Это особенно важно там, где обычных гидродинамических моделей оказывается недостаточно для описания потерь энергии на малых масштабах.
Работа потенциально может пригодиться при исследованиях управляемого термоядерного синтеза, поскольку турбулентность является одной из причин потери энергии плазмой. Аналогичные физические процессы встречаются и в астрофизике: например, неустойчивость Рэлея — Тейлора играет важную роль при взрывах сверхновых.
Пока исследователи ограничились двумерной моделью. В дальнейшем команда планирует провести трехмерное моделирование, чтобы проверить, насколько обнаруженные закономерности сохраняются в более реалистичных условиях.
