Величина теплоотдачи конвекцией зависит от следующих параметров микроклимата: Укажите, какое высказывание о приспособительных механизмах человека в его взаимодействии с окружающей средой является верным

Содержание

Микроклимат и тепловой обмен на производстве

Микроклимат производственных помещений

Микроклимат производственных помещений определяется сочетанием температуры, влажности, подвижности воздуха, температуры окружающих поверхностей и их тепловым излучением.

Параметры микроклимата производственных помещений, отличаясь большой динамичностью, зависят от теплофизических особенностей технологического процесса, климата, сезона года, условий отопления и вентиляции.

Основные параметры микроклимата

1) температура воздуха

2) влажность воздуха

3) подвижность воздуха

Микроклимат и тепловой обмен

Терморегуляция — взаимосочетание процессов теплообразования и теплоотдачи, регулируемых нервно-эндокринным путем.

Эффективность повышения теплопродукции зависит от величины теплоизоляции тела.

Теплоотдача осуществляется следующими путями:

б) конвекции — отдачи тепла с поверхности тела человека притекающим к нему менее нагретым слоям воздуха;

в) проведения — отдачи тепла предметам, непосредственно соприкасающимся с поверхностью тела;

г) испарения воды с поверхности кожи и дыхательных путей.

Влияние нагревающего микроклимата на физиологические функции организма

Гипертермия. Длительное воздействие высокой температуры, особенно в сочетании, с повышенной влажностью, может привести к значительному накоплению тепла в организме и развитию перегревания организма выше допустимого уровня (гипертермии ) — состояния, при котором температура тела поднимается до 38 – 39 °С. То же случается и при высоком кратковременном нагревании при температуре выше 60 °С, например при ремонте печей.

Клинически при гипертермии наблюдается головная боль, головокружение, общая слабость, искажение цветового восприятия предметов, сухость во рту, тошнота, рвота, гиперемия лица, обильное потоотделение. Пульс и дыхание учащены, температура тела повышена до 38 °С и более. В крови увеличивается содержание остаточного азота и молочной кислоты. Выраженная гипертермия, сопровождающаяся высокой температурой тела (40 — 41 °С) и тяжелым общим состоянием организма, называется тепловым ударом. При этом наблюдается бледность, синюшность, зрачки расширены, дыхание частое, поверхностное (50 – 60 в 1 мин), временами судороги, тахикардия, падение АД (тепловой коллапс), потеря сознания.

На фоне симптомов теплового удара развиваются тетанические судороги мышц конечностей и резкие боли в них при движении, что является судорожной формой перегрева. Наблюдается резкое снижение диуреза, развивается сгущение крови (увеличиваются вязкость крови, количество эритроцитов и гемоглобина).

В тяжелых случаях могут наблюдаться нервно-психические расстройства.

Основную роль в патогенезе перегрева отводят газовому алкалозу и аммиачной интоксикации образованию токсических БАВ, явлению гипоксии в организме. Судорожная форма перегрева является следствием нарушения водно-солевого обмена, обезвоживания и деминерализации организма (потери NaCl).

Тепловой удар возникает в особо неблагоприятных условиях работы: выполнение тяжелой физической работы в условиях высокой температуры, инфракрасного излучения и высокой влажности, в одежде затрудняющей теплоотдачу; работы на открытом воздухе в жарком климате

Солнечный удар может возникнуть при работах на открытом воздухе (строители, геологи, сельскохозяйственные рабочие и др.) в результате интенсивного прямого облучения головы инфракрасным излучением коротковолнового диапазона (1 — 1,4 мкм), следствием чего является тяжелое поражение оболочек, и мозговой ткани вплоть до выраженного менингита и энцефалита. Клиническая картина солнечного удара характеризуется общей слабостью, головной болью, головокружением, шумом в ушах, беспокойством, расстройством зрения, тошнотой, рвотой. В тяжелых случаях — помрачнение сознания, резкое возбуждение, судороги, галлюцинации, бред, потеря сознания. Температура тела при этом в отличие от теплового удара нормальная или незначительно повышена.

Влияние низких температур на организм

Многие производственные процессы, выполняемые при пониженной температуре, большой подвижности и влажности воздуха могут быть причинами охлаждения и даже переохлаждения организма (гипотермия), если спецодежда и режимы труда не соответствуют гигиеническим требованиям.

При гипотермии вначале наблюдается возбуждение симпатического отдела вегетативной нервной системы, вследствие чего рефлекторно уменьшается теплоотдача и усиливается теплопродукция.

Снижение теплоотдачи организмом происходит за счет понижения температуры поверхности тела в результате спазма периферических сосудов (особенно в области кистей и стоп) и перераспределения крови во внутренние органы, способствующего поддержанию постоянной температуры внутренних органов, увеличению термического сопротивления тканей организма.

Сужение сосудов пальцев рук и ног, кожи лица чередуется с неактивным расширением их. Этот физиологический процесс, именуемый флюктуацией, является компенсаторными, обеспечивающим защиту от переохлаждения.

При очень резком охлаждении организма при длительном воздействии субнормальных температур наблюдается стойкий сосудистый спазм, который приводит к анемизации тканей, нарушению их питания. Спазм сосудов охлаждаемой поверхности тела вызывает ощущение боли.

При значительном охлаждении организма включается химическая терморегуляция – усиливаются окислительные обменные процессы в организме, возрастает потребление кислорода.

У человека прирост обменных процессов при понижении температуры на 1°С составляет около 10 %, a при интенсивном охлаждении он может возрасти в 3 раза по сравнению с уровнем основного обмена. В процесс теплообразования вовлекается скелетная мускулатура, сначала повышается мышечный тонус, а затем появляются сокращения отдельных мышц — мышечная дрожь, при которой внешней работы не совершается и имеет место превращение всей энергии в тепло. Появление мышечной дрожи в течение некоторого времени может задерживать снижение температуры внутренних органов даже при интенсивном охлаждении поверхности тела.

При воздействии низких температур со стороны сердечно-сосудистой системы отмечается холодовая гипертензия, обусловленная сужением просвета капиллярной сети. Увеличивается систолическое и диастолическое артериальное давление.

В начальном периоде воздействия умеренного холода наблюдается уменьшение частоты дыхания, увеличение объема вдоха. Интенсивное действие холода вызывает рефлекторное учащение дыхания и рост легочной вентиляции. При продолжительном действии холода дыхание становится неритмичным, частота и объем вдоха увеличиваются, одновременно увеличивается легочная вентиляция.

Восстановление физиологических реакций в условиях радиационного охлаждения носит более длительный характер. В связи с охлаждением и понижением общей сопротивляемости организма у работающих могут возникнуть различные последствия. Результатом острого местного (контактного ) переохлаждения может быть отморожение.

Адаптация и акклиматизация при работе в условиях нагревающего и охлаждающего климата

Организм работающих в условиях постоянного воздействия высоких или низких температур находится в состоянии динамического равновесия с внешней средой (динамическая стереотипия) — это равновесие, установившееся благодаря приспособлению организма человека к определенным метеорологическим условиям.

Тепловая адаптация. В основе адаптации к охлаждающему или нагревающему микроклимату лежат процессы, направленные на поддержание определенного уровня и взаимосвязи физиологических систем, органов, механизмов управления, обеспечивающих высокую жизнедеятельность организма.

На начальных этапах адаптация осуществляется за счет активации компенсаторных механизмов — первичных рефлекторных реакций, направленных на устранение или ослабление функциональных сдвигов в организме, вызванных термическими раздражителями.

В процессе приспособления (адаптации) вся деятельность организма путем нейрогуморальных механизмов приводится во все более точное и тонкое уравновешивание с окружающей средой.

В результате адаптационного процесса устанавливается стабильное состояние жизненных систем организма в измененных микроклиматических условиях среды — акклиматизация.

Акклиматизация приспособление к новым климатическим условиям является частным случаем адаптации, развивается в результате длительного пребывания в условиях высоких и низких температур.

Характерными особенностями адаптации и акклиматизации являются улучшение общего состояния, более легкая переносимость высоких и низких температур, сокращение периода восстановления физиологических функций и работоспособности.

Акклиматизация зависит от индивидуальных свойств человека, состояния его физиологических функций до адаптации. Через 4 — 6 недель в условиях высокой температуры уже имеются признаки довольно выраженной адаптации, характеризующиеся меньшим напряжением систем регуляции и сердечно-сосудистой системы, некоторым повышением работоспособности, однако для акклиматизации к высоким температурам необходимы годы.

Адаптация к высоким температурам выражается в повышении работы мышц, значительном снижении основного обмена, уменьшении артериального давления, урежении частоты пульса и дыхания, некотором снижении температуры тела, усилении потоотделения, повышении содержания жировых веществ в поту за счет более активной деятельности сальных желез. В процессе адаптации при выраженном потоотделении наблюдается уменьшение концентрации хлоридов в поту, что способствует уменьшению нарушений водно-солевого обмена.

Тест по физике с ответами (Теплоотдача у работающего в условиях …)

Рубрика: Физика

Теплоотдача у работающего в условиях воздействия инфракрасного излучения, при температуре воздуха в цехе 33-35 градусов, относительной влажности 40-45% и температуре окружающих поверхностей 60-80 градусов осуществляется следующим путем:

А) излучением

Б) испарением

В) кондукцией

Г) конвекцией

Преимущественно каким путем осуществляется теплоотдача у работающих на открытом воздухе при температуре воздуха и окружающих поверхностей -10 градусов, относительной влажности 70% и скорости движения воздуха 0.3-0.5 м/с?

А) излучением

Б) испарением

В) кондукцией

Г) конвекцией

Заболевания, характерные для рабочих горячих цехов, подвергшихся воздействию инфракрасного излучения?

А) судорожная болезнь

Б) солнечный удар

В) катаракта

Г) тепловой удар

Метеорологические условия на производстве определяют:

А) температура воздуха

Б) влажность воздуха

В) скорость движения воздуха

Г) инфракрасное излучение

Д) ультрафиолетовое излучение

Допустимые параметры микроклимата (температуры, влажности, скорости движения воздуха) рабочей зоны установлены с учетом:

А) величины тепловыделений в помещении

Б) величины влаговыделений в помещении

В) степени тяжести работы

Г) степени напряженности работы

Д) периода года

Допустимая температура наружных поверхностей технологического оборудования составляет:

А) 30 градусов

Б) 50 градусов

В) 35 градусов

Г) 45 градусов

Д) 40 градусов

Нормирование параметров микроклимата производится по показателям:

А) оптимальным

Б) допустимым

В) расчетным

У работающих в условиях воздействия инфракрасного излучения при отсутствии средств индивидуальной защиты может развиться:

А) глаукома

Б) катаракта

В) близорукость

Интенсивность инфракрасного излучения на рабочем месте можно измерить:

А) термометром ртутным

Б) актинометром

В) психрометром Ассмана

Г) анемометром

Д) кататермометром

Типы производственного микроклимата

А) нагревающий

Б) охлаждающий

В) континентальный

Г) умеренного термического воздействия

Д) нейтральный (комфортный)

У работающих в условиях охлаждающего микроклимата наблюдается:

А) повышение температуры открытых участков кожи

Б) понижение температуры открытых участков кожи

В) повышение потребления кислорода

Г) понижение потребления кислорода

Д) сужение сосудов

Для профилактики перегреваний у работающих в условиях нагревающего микроклимата используются:

А) комнаты отдыха с охлаждающимися панелями

Б) комнаты отдыха с лучистым обогревом

В) индивидуальные средства защиты тела, рук, ног

Г) гидропроцедуры

Д) подсоленная газированная вода для питья

У работающих в условиях нагревающего микроклимата отмечается:

А) повышение температуры открытых участков кожи

Б) понижение температуры открытых участков кожи

В) повышение влагопотерь

Г) понижение влагопотерь

Д) расширение сосудов кожи

К горячим цехам относятся производственные помещения со следующими условиями:

А) средняя температура более 37 градусов

Б) тепловыделение составляет более 10 ккал/м³/час

В) средняя температура более 45 градусов

Г) тепловыделение составляет более 20 ккал/м³/час

Д) окна цеха ориентированы на южную сторону

Наиболее эффективным мероприятием для снижения интенсивного инфракрасного излучения на рабочем месте является:

А) экранирование источника излучения

Б) устройство воздушных душей

В) устройство аэрации

Г) применение СИЗ тела

Порядок проведения предварительных и периодических медицинских осмотров работающих на предприятиях определяется:

А) Кодексом законов о труде РФ

Б) приказом МЗ РФ №90 и №83 от 16.08.04

В) законом РФ о санитарно-эпидемиологическом благополучии населения

Г) Конституцией РФ

17. Показателями для оценки естественной освещенности помещений являются:

А) коэффициент заглубления

Б) световой коэффициент

В) размер окон

Г) коэффициент естественной освещенности

Д) количество окон

18. Для оценки искусственной освещенности используют расчетный метод:

А) вольт

Б) ватт

В) нит

19. Оптимальная ориентация операционных в средних широтах:

А) северо-восток

Б) юго-восток

В) юго-запад

20. Нормы освещенности рабочих поверхностей в учебных классах при освещении люминисцентными лампами:

А) 300 Лк

Б) 150 Лк

В) 75 Лк

21. Способность зрительного анализатора отчетливо различать близкий к пороговому объект, непрерывно рассматриваемый в течение заданного времени, это:

А) зрительная адаптация

Б) скорость различения

В) устойчивость ясного видения

22. Утомление зрительного анализатора зависит от следующих характеристик освещения:

А) недостаточной освещенности

Б) чрезмерной яркости

В) неравномерного распределения яркостей на рабочей поверхности

23. Оптимальная ориентация классов в средних широтах:

А) север

Б) юго-запад

В) юго-восток

24. Рекомендуемая величина светового коэффициента для учебных классов школ:

А) 1:2-1:6

Б) 1:4-1:5

В) 1:8-1:10

25. Отношение силы света к площади светящейся поверхности называется:

А) освещенностью

Б) световым потоком

В) яркостью

Конвективная теплопередача — обзор

2.6.2 Математическое моделирование процессов поверхностной индукционной закалки

Индукционная закалка требует описания взаимодействия нескольких связанных физических полей: электромагнитного, температурного, теплового и металлургического. Они описываются с помощью системы дифференциальных уравнений в частных производных для отдельных месторождений, за исключением металлургической. Описание твердости и микроструктуры в основном основано на экспериментальных данных.Упрощенный алгоритм такой расчетной модели показан на рисунке 8.

Рисунок 8. Упрощенный алгоритм двухэтапного связанного электромагнитного поля, теплового поля, теплового напряжения и металлургического поля для моделирования индукционного поверхностного упрочнения.

Для расчета электромагнитного поля принимаются постоянные значения ожидаемой средней температуры магнитной проницаемости µ и электропроводности γ. На основании известного распределения электромагнитного поля определяются объемные джоулевые потери p _v, выделяемые в теле.Затем распределение температуры внутри тела с использованием средних значений свойств материала: теплопроводность λ , удельная теплоемкость при постоянном давлении c _p, коэффициенты конвективной и радиационной теплопередачи α _cc и α _r соответственно. Если средняя температура поверхности закаленного тела достигает заданного значения, этап индукционного нагрева прекращается. Задача анализируется как обратная задача с использованием упрощенных процедур оптимизации для определения параметров систем индукционного нагрева (плотности тока поля и его частоты, конфигурации и размеров системы индуктор – упрочняющее тело, времени нагрева или скорости движения) для определения параметров систем индукционного нагрева. добиться необходимого распределения температуры в закаленном элементе.Затем определяется распределение тепловых напряжений. Если деформации слишком велики, необходимо изменить параметры процесса индукционного нагрева. Затем определяется распределение температуры в начале интенсивного охлаждения. Далее рассчитывается температурное поле при интенсивном охлаждении в закалочной жидкости с учетом нелинейной зависимости коэффициента конвективной теплоотдачи от температуры α _ch ( T ). Излучение учитывается только на этапах индукционного нагрева и аустенизации.Такое упрощение справедливо для охлаждения путем слияния, а также для охлаждения распылением, однако во втором случае можно принять во внимание излучение через полупрозрачный слой. Снова рассчитываются тепловые напряжения. Если конечная температура достигла заданного значения (ниже, чем температура Ms _f). Затем определяют распределение твердости и микроструктуру упрочненного слоя. Они основаны на экспериментальных данных. Такой упрощенный метод расчета может вызвать значительные ошибки.Его преимущество — простота. Однако это особенно хорошо для систем со сложной геометрией, таких как шестерни. Его главное преимущество — в основном относительно короткое время вычислений.

Для более точных расчетов применяется модель с прямым взаимодействием (рис. 9). На этапе I анализируются явления индукционного нагрева. Для свойств материала, взятых при начальной температуре T _и, рассчитано электромагнитное поле. В результате этих расчетов определяются плотность магнитного потока B и объемные Джоулевые потери p _v для определенного времени.Если на любом следующем этапе рассчитанное значение плотности магнитного потока B отличается от предыдущего больше, чем при предполагаемом Δ B , то вычисления электромагнитного поля повторяются для нового значения магнитной проницаемости µ (Β). Затем рассчитывается нестационарное температурное поле. Если температура повышается более чем на Δ T , свойства материала (теплопроводность, удельная теплоемкость и оба коэффициента теплопередачи) нагретого тела корректируются.Затем снова выполняются электромагнитные вычисления для скорректированных значений магнитной проницаемости µ и электропроводности γ. Поле теплового напряжения определяется для проверки не слишком ли больших деформаций.

Рисунок 9. Алгоритм формулировки косвенно связанных электромагнитных, тепловых, тепловых напряжений и металлургических полей.

Далее предусмотрен следующий цикл электромагнитных и температурных расчетов на период времени от t + Δ t до t = t _n (окончание индукционного нагрева).Конечно, для небольших шагов расчета Δ t, Δ B , и Δ T может быть достигнута большая точность, но, напротив, это приводит к увеличению времени вычислений. Затем на короткой стадии аустенизации рассчитывается распределение температуры за время t = t _n + t _e. Закалка начинается с расчета нестационарного температурного поля при интенсивном охлаждении в охлаждающей жидкости. Снижение температуры Δ T вызывает коррекцию свойств материала λ, c _p, α _ch, α _r на следующих этапах.На следующем этапе снова рассчитывается поле теплового напряжения. Тепловые напряжения и их распределение внутри закаленного тела является основанием для возможного решения о повторении расчетов или продолжении термообработки отпуском. Расчеты закалки заканчиваются при t = t _n + t _e + t _c (см. Рисунок 1) после достижения выбранных критериев предполагаемого времени интенсивного охлаждения или средней конечной температуры. порядка температуры мартенситной отделки Ms _f.Затем на основании экспериментальных данных и зарегистрированной истории охлаждения определяют распределение твердости и микроструктуры.

Математическая модель процесса описывается системой дифференциальных уравнений для полей электромагнитного, теплового и теплового напряжения. Электромагнитная задача — это открытая граничная задача, но ее можно рассматривать как классическую закрытую граничную задачу после размещения стального элемента внутри области с внешними границами, достаточно удаленными от системы индуктор – корпус.Размеры домена выбираются на основе предварительных расчетов. Для анализируемой задачи внешняя граница области выбирается на достаточном расстоянии от системы индуктор – заготовка, как минимум в семь раз превышающем диаметр упрочняемого элемента. ⁶ Электромагнитное поле описывается классическим уравнением для вектора магнитного потенциала A ⁷

[11] curl (1µcurlA) + γ (∂A∂t + v × curlA) = Jz

где µ обозначает магнитную проницаемость, γ — электропроводность, v — скорость движения и J _z — плотность тока поля.

Для индуктора без сердечника и для случая, когда магнитная проницаемость упрочненного элемента может считаться постоянной в каждой ячейке системы, уравнение [11] может преобразоваться в уравнение Гельмгольца для вектора магнитного векторного потенциала A :

[12] curlcurlA̲ + jωµσA̲ − µγ (v × curlA̲) = µJ̲z

, где j обозначает мнимую единицу, а ω — угловая частота.

Уравнение [12] упрощается за счет пренебрежения третьим членом левой части.Это возможно, когда скорость движения индуктора к заготовке не очень велика, что обычно выполняется в типичных установках для индукционной закалки. Проблема обсуждается более подробно, например, в исх. ⁸

[13] curlcurlA̲ + jωµγA̲ = µJ̲z

Для поверхностей внешних границ домена:

[14] A̲ = 0

Для плоскости симметрии z = 0

[15] A̲ × n = 0

Для 2D-компоновки:

[16] ∂A̲∂n = 0

Гистерезисные потери не учитываются.Плотность вихревого тока J̲ind и объемные потери Джоуля p _v выражаются соответственно:

[17] J̲ind = jωγA̲, pv = J̲ × J̲γ⁎

Расчет температуры осуществляется с помощью уравнения Кирхгофа-Фурье, дополненного формулой внутренний источник тепла, представленный объемными потерями Джоуля, взятыми из электромагнитных расчетов ⁹

[18] div (λgradT) −ρcp (vgradT) −ρcp∂T∂t = −pv

, где λ обозначает теплопроводность, ρ — плотность, а c _p — удельная теплоемкость.

На плоскостях симметрии:

[19] ∂T∂n = 0

На внешних поверхностях тела выполняется третий вид граничного условия конвективного и радиационного теплообмена ¹⁰

[20] −λ∂ T∂n = αch (T − Tc) + σo · εp (T4 − Tr4) = αch (T − Tc) + αr (T − Tr) −pr

, где α _ch обозначает коэффициент конвективной теплопередачи для индукционного нагрева. , T _c — температура конвективной среды, σ _o — постоянная Стефана – Больцмана, ε _p — полная излучательная способность, T _r — температура радиационной среды, и p _r — компонент, связанный с явлениями многократного отражения.

Часто можно было предположить, что T _c ≈ T _r = T _cr. Можно также пренебречь явлениями многократного отражения. ^11,12 Тогда мы могли бы применить один общий коэффициент теплопередачи α _г с учетом конвективной и радиационной теплопередачи между стальным элементом и окружающей средой

[21] −λ∂T∂n = αg (T − Tc), αg = αcc + σo · εp (T2 + Tcr2) · (T + Tcr)

Для поверхностной индукционной закалки индуктор часто питается током поля высокой частоты.Объемные джоулевы потери сосредоточены практически только у поверхности. С числовой точки зрения объемными джоулевыми потерями в уравнении [18] лучше пренебречь и ввести в условие уравнения [20] дополнительный член поверхностной плотности мощности p _s. Для цилиндрической заготовки диаметром R поверхностная плотность мощности p _s может быть определена, исходя из предположения, что тепло, подводимое к элементарной поверхности длиной d z , равно теплоте, выделяемой из-за вихревых токов

[22] q = ps · 2πR · dz = ∫0Rpv · 2πr · drdz

, где q — тепло, передаваемое телу в единицу времени.

Таким образом, уравнение [18] и граничное условие [20] преобразуются в уравнения [23] и [24], соответственно

[23] div (λgradT) −ρc (vgradT) −ρc∂T∂t = 0

[24] −λ∂T∂n = αc (T − Tc) + αr (T − Tr) −pr − ps

При индукционном нагреве и особенно при интенсивном охлаждении могут возникать тепловые напряжения, связанные с неравномерным распределением температуры. в закаленном теле. Поле теплового напряжения и связанные с ним деформации могут быть описаны уравнениями Ламе для перемещений ¹⁴

[25] ((φ) u + ψu) graddivu + ψu∇2u− (3 (φ) u + 2ψu) αTgradT + fm = 0

, где (φ) _u и ψ _u коэффициенты, определенные с помощью соотношений [26] и [27], соответственно, u — вектор перемещений, α _Τ — температурный коэффициент расширения, а f _м и объемная плотность силы Лоренца.

[26] (φ) u = (ν) · E (1+ (ν)) · (1-2 (ν))

где (ν) — кинематический коэффициент натяжения, а E — модуль Юнга.

[27] ψu = E2 (1+ (ν))

[28] fm = Jind × curlA

На основе известного распределения перемещений определены тензоры деформаций ε и напряжений σ .

[29] εxx = ∂ux∂x, εyy = ∂uy∂y, εzz = ∂uz∂z, εxy = 12 (∂ux∂y − ∂uy∂x), εyz = 12 (∂uy∂z− ∂uz∂y), εzx = 12 (∂uz∂x + ∂ux∂z)}

[30] σxx = (φ) L (εxx + εyy + εzz) + 2ψLεxx− (3 (φ) L + 2ψL) αT · T, σyy = (φ) L (εxx + εyy + εzz) + 2ψLεyy− (3 (φ) L + 2ψL) αT · T, σzz = (φ) L (εxx + εyy + εzz) + 2ψLεzz− ( 3 (φ) L + 2ψL) αT · T, σxy = 2ψLεxy, σyz = 2ψLεyz, σzx = 2ψLεzx}

Величина смещений, возникающих при индукционном нагреве, невелика (около 10 ⁻⁶ м и менее).Только если скорость индукционного нагрева очень велика, их можно принять во внимание.

Стадия аустенизации анализируется на основе уравнения [23] и уравнения граничных условий [21]. И, наконец, следующий этап — это интенсивное охлаждение стального элемента в закалочной ванне. На этом этапе можно применить уравнение [23]. Граничное условие имеет вид [31]

[31] −λ∂T∂n = αcc · (T − Tq)

, где α _cc обозначает зависящий от температуры коэффициент конвективной теплопередачи для охлаждения и T _q — температура закалки.

Для определения температурного поля ключевую роль играет точность коэффициента теплоотдачи α _cc. Наилучшим способом представляется его определение путем измерения образца материала, форма которого аналогична анализируемому элементу. ¹³

Основной частью численного анализа индукционного поверхностного упрочнения является прямая электромагнитная тепловая задача (рис. 10). Таким образом, в следующей части главы, где будет представлен иллюстративный пример, проблемы теплового стресса не рассматриваются, а основной интерес сосредоточен на проблеме связанных электромагнитных тепловых колебаний.

Рисунок 10. Расчетная модель модифицированного непрямого электромагнитного поля и температуры для одновременной индукционной поверхностной закалки. I — индукционный нагрев, II — аустенизация, III — охлаждение.

Выбор входных данных осуществляется способом, описанным ранее. Измерены свойства материала упрочненного элемента и его температурные зависимости. В случае магнитной проницаемости учитывается ее зависимость от температуры и модуля плотности магнитного потока, полученная также из измерений.Зависимостью магнитной проницаемости от частоты тока возбуждения пренебрегаем. Компоновка системы индукционной закалки выбирается на основании предварительных расчетов и системы баз данных. Электромагнитные и температурные поля рассматриваются с помощью модифицированного подхода с косвенной связью, который отличается от подхода, представленного на рисунке 9. ¹³ Граничное условие для температурного поля учитывает излучение с явлением многократного отражения. Расчет индукционного нагрева прекращается, когда средняя температура в поверхностной зоне материала достигает заданного значения, являющегося диапазоном температур твердения.Это значение определяется путем измерений с использованием модифицированной диаграммы ТТА. Далее приведены расчеты нестационарного температурного поля при аустенизации с учетом как конвекции, так и излучения. После этого рассчитывается нестационарное температурное поле только с конвекцией. Коэффициент конвективной теплоотдачи α _cc определяется измерениями на образцах исследуемого материала. Зависимость температуры от скорости охлаждения (Рисунок 11) и времени (Рисунок 12) в воде цилиндра из исследуемой стали определяется специализированной измерительной системой.¹³

Рис. 11. Зависимость температуры от скорости охлаждения цилиндра из исследуемой стали в воде.

Рисунок 12. Зависимость температуры от времени охлаждения цилиндра из исследуемой стали в воде.

На основе кривых с рисунков 11–12 и уравнения теплового баланса [32] можно определить коэффициент конвективной теплоотдачи и его зависимость от температуры (рисунок 13)

Рисунок 13. Зависимость коэффициента конвективной теплоотдачи α _cc по температуре во время охлаждения стального цилиндра в воде путем слияния.

[32] q = ρcp · V · vc (t) = αcc (T) · S · (T − Tq)

Определение α _cc ( T ) для реального упрочненного элемента, имеющего в целом форма, отличная от цилиндрического образца, реализуется с помощью критериев подобия с использованием чисел Нуссельта и Рейнольдса (Холмана). Расчет нестационарного температурного поля при охлаждении прекращается, когда средняя температура на поверхности тела удовлетворяет уравнению [6]. Затем на основании полученной дилатометрическими измерениями диаграммы CCT определяется распределение твердости и микроструктуры.

Алгоритм расчета непрерывной индукционной поверхностной закалки представлен на рисунке 14.

Рисунок 14. Численный алгоритм расчета непрерывной индукционной закалки.

Численный алгоритм расчета непрерывной индукционной закалки основан на предположении, что непрерывное движение заменяется n малыми дискретными смещениями Δ l . ¹⁵

[33] Δl = v · Δt

, где v — скорость движения, а Δ t — временной шаг.

Количество смен n должно быть достаточно большим для достижения ожидаемой точности моделирования. Расчеты начинаются с исходного положения системы индуктор – опрыскиватель. Определены распределение электромагнитного поля по общей площади и соответствующая объемная плотность джоулевых потерь в упрочненном элементе. Затем рассчитывается температурное поле. Свойства материалов и параметры теплопередачи для нагрева и охлаждения корректируются в итерационных процедурах.При индукционном нагреве конвекционная теплопередача α _ch определяется на основе критерия Нуссельта Nu

[34] αch = Nu · λfd

, где λ _f обозначает теплоту проводимости жидкости в слое у поверхности элемент, а d — характерный размер.

Определение конвекционной теплопередачи α _cc при охлаждении распылением более сложно. Способ его определения описан, например, в исх.^11,12 Для этого случая процедура состоит из следующих этапов:

—: экспериментальная индукционная закалка стального элемента, изготовленного из того же материала, имеющего такую же форму и основанного на известных параметрах напыления, таких как скорость потока. закалки и ее давления,
—: измерение распределения твердости,
—: определение конвективной теплопередачи для исследуемого образца на основе известных диаграмм несбалансированного состояния затвердевшего материала,
—: использование критериев подобия, включая числа Нуссельта и Рейнольдса, для распознавания коэффициента конвективной теплопередачи для исследуемого тела.

Представленная методика позволяет определить среднее значение коэффициента конвективной теплоотдачи для анализируемого диапазона температур.

Примерная зависимость коэффициента конвективной теплопередачи при охлаждении распылением α _cc от температуры представлена на рисунке 15.

Рисунок 15. Зависимость коэффициента конвективной теплопередачи α _cc от температуры при охлаждении стального цилиндра в воде распылением.

Достигнутые результаты при орошении водой примерно в 10 раз меньше, чем при охлаждении в воде путем слияния. Определяется распределение температуры во всем закаленном элементе на всех временных шагах. Затем система индуктор – опрыскиватель снимается для следующего положения и вычисления повторяются. По достижении конечного положения системы индуктор – распылитель определяется распределение твердости и микроструктуры.

Конвекционная теплопередача — обзор

1.2.4 Тепловая конвекция

Конвекция возникает, когда происходит передача тепла молекулам жидкости и объемное движение этой жидкости, которое уносит эти молекулы от источника тепла.Обычно он используется для описания теплообмена на поверхности из-за движения воздуха по этой поверхности. Движение воздуха может быть результатом естественной конвекции из-за плавучести нагретого (менее плотного) воздуха непосредственно над плоской крышей, например, или за счет принудительной конвекции, вызванной ветром или движением транспортного средства, и может быть комбинацией этих двух. Его можно описать в форме, аналогичной проводимости, но с введением коэффициента конвекции, h _c (Вт / м ² K):

1.21qconv = hcT2 − T1

Значение коэффициента конвекции будет зависеть от геометрии (формы и ориентации поверхности), свойств материала (шероховатости поверхности), свойств жидкости (вязкости), скорости свободного потока жидкости (скорости и направления) и температуры. объема жидкости и поверхности. Они будут определять, является ли течение над поверхностью управляемым плавучестью или принудительным, ламинарным или турбулентным, или, фактически, их комбинацией. Сложность гидродинамики привела к использованию упрощенных эмпирических расчетов.Несколько примеров приведены ниже, а другие можно найти в рекомендуемых статьях, таких как Cole and Sturrock (1977), McClellan and Pedersen (1997) и Liesen and Pedersen (1997). CIBSE Guide C (2007) предлагает простой метод расчета коэффициента конвекции для внешних поверхностей при любой скорости ветра, c _с (м / с) на основе эмпирических экспериментов в аэродинамической трубе:

1,22hc = 5,8 + 4,1 · Cs

Стандарт BS EN 15026 (2007) дает аналогичную корреляцию ( h _c = 4 + 4 c _s ) и включает примечание, что c _s должно быть измерено около поверхность здания, что на практике часто не учитывается.На этом этапе важно отметить, что определение корреляции между скоростью беспрепятственного ветра на высоте 10 м над землей (беспрепятственный ветер) и поверхностным сопротивлением очень полезно, но если это невозможно, то постоянные значения, которые были подтверждены для вместо этого следует использовать строительные приложения. Эмпирический метод расчета скорости приземного ветра на основе скорости свободного ветра приведен в ASHRAE Handbook (ASHRAE, 2005).

Подробный алгоритм ASHRAE (Energy Plus Engineering Reference Online, 2009) считает, что коэффициент внешней конвекции включает компоненты, обусловленные естественной конвекцией, h _n , и принудительной конвекцией, h _f , так что h _c = h _n + h _f .Коэффициент естественной конвекции описывается уравнением 1. 23 для восходящего теплового потока и уравнения. 1,24 для нисходящего теплового потока:

1,23hn, вверх = 9,4823Tsurface-Tair7,238-cosϕ

1,24hn, down = 1,8103Tsurface-Tair1,382-cosϕ

Обратите внимание, что ϕ — это угол поверхности от горизонтальный. Коэффициент принудительной конвекции рассчитывается исходя из геометрии поверхности, шероховатости поверхности и скорости ветра:

1,25hf = 2,537WfRfPvzA

, где W _f относится к ориентации поверхности (1 для наветренных поверхностей), R _f — индекс шероховатости (от 2.17 для очень шероховатой до 1,00 для очень гладкой), P — периметр открытой поверхности (м), v _z — местная скорость ветра (м / с) и A — площадь поверхности ткани. (м ²). Выбор метода расчета может существенно повлиять на коэффициент конвекции и, в конечном итоге, на теплопередачу, и поэтому необходимо стараться проверять модели везде, где это возможно. Однако следует помнить, что знание скорости воздуха у поверхности может быть одинаково важным для точности любого моделирования, и это может быть трудно определить, особенно для микроклимата вокруг транспортных средств и сооружений.

Конвекционная теплопередача также происходит внутри пористых материалов, и именно сокращение этого термина придает изоляционным материалам их низкие свойства теплопередачи. Твердые изоляционные материалы обычно имеют низкую плотность и содержат большую часть пор (или пустот), которые связаны между собой, так что они обеспечивают очень высокий уровень сопротивления любым жидкостям, пытающимся пройти через них, то есть извилистости (см. Раздел 1.3 для дальнейшие подробности). Назначение так называемых «изоляционных материалов» — обеспечить очень высокий уровень термического сопротивления ( R , m ² K / Вт) и быть как можно более тонкими, т.е.е. λ должно быть очень низким, чтобы не увеличивать d . Как и в случае со всеми материалами, мы знаем, что общая теплопроводность изоляционного материала, λ _total , определяется количественно относительно теплового потока в установившихся условиях при известной средней температуре. Следовательно, можно считать, что основные режимы теплопередачи через изоляционные материалы имеют кумулятивный эффект при определении λ _всего . Режимы теплопередачи в типичном пористом изоляционном материале можно описать как:

•: теплопроводность через твердый материал, λ _{твердый материал}
•: теплопроводность через жидкость в порах, λ _{жидкость}
•: излучение между внутренними поверхностями пор, λ _рад
•: естественная конвекция через жидкость в порах, λ _усл .

Обратите внимание, что конвективные и радиационные составляющие были объединены как эффективные проводимости, где

1,26 λtotal = λfluid + λsolid + λrad + λconv

Очевидно, что в случае строительной физики жидкостью может быть воздух, воздух – вода. смесью или водой, и в этом случае λ _{жидкость} может значительно меняться, и тепловая энергия также может передаваться в скрытой форме из-за испарения / конденсации воды, как описано в разделе 1.2.2. Это может иметь серьезные последствия для характеристик изоляционных материалов и подчеркивает очевидную необходимость того, чтобы они оставались сухими, чтобы они были эффективными.В обычных изоляционных материалах с диаметром пор более ~ 1 мм компонент конвективной теплопередачи может составлять значительную долю от λ _всего при стандартной температуре и давлении (STP). По мере того, как диаметры пор становятся меньше, а взаимосвязанные пути между ними становятся более извилистыми, движение жидкости становится ограниченным, и поэтому конвекция становится менее доминирующей, а теплопроводность покоящейся жидкой фазы становится ограничивающим фактором.Если предположить, что поры заполнены воздухом, тогда спокойный воздух имеет теплопроводность приблизительно 0,026 Вт / м К. Если диаметр пор достаточно мал, то можно принять λ _усл = 0.

Для того, чтобы для λ _всего <0,026 (Вт / м · К) необходимо значительно уменьшить λ _{жидкость} . Молекулы в жидкости передают друг другу кинетическую энергию в виде тепла при столкновении. Средняя длина свободного пробега молекул — это среднее расстояние, которое должна пройти одна из молекул, прежде чем она столкнется с другой молекулой того же типа.Следовательно, если это расстояние уменьшается, тогда λ _{жидкость} должно уменьшиться, потому что должно произойти больше молекулярных столкновений, чтобы передать такое же количество тепловой энергии на расстояние d , чем раньше, что, конечно, статистически гораздо менее вероятно. Средняя длина свободного пробега молекул в пористых материалах уменьшается, когда диаметр пор становится настолько малым, что столкновения молекула-стенка поры статистически более вероятны, чем столкновения молекула-молекула (Bird et al., 2001).

Отношение средней длины свободного пробега молекул к характеристической длине (например, средний радиус пор в пористом материале) называется числом Кнудсена , которое использует символ Kn . Обратите внимание, что в очень проницаемых материалах, когда Kn >> 1, может потребоваться использовать метод Монте-Карло (или аналогичный подход) для оценки молекулярных траекторий внутри поры и, следовательно, прогнозирования количества столкновений. В конечном итоге, когда Kn ≥ 1, λ _{жидкость} можно записать как:

1.27λfluid = λfluid01 + α · Kn

, где λfluid0 — теплопроводность покоящегося воздуха, а α — постоянная, характерная для газа в порах, которая обычно считается равной 2 для воздуха. Некоторые твердые пористые изоляционные материалы имеют чрезвычайно малые диаметры пор, в результате чего числа Кнудсена составляют от 1 до 2. Это дает коэффициент λ _{для жидкости} от 0,0052 до 0,0087 Вт / м К. Важно понимать эти явления, потому что в последнее время повышенное внимание уделяется «наноизоляционным материалам», таким как аэрогели (см. главу 13), предлагающим высокоэффективную альтернативу другим технологиям тонкой изоляции, таким как вакуумные изоляционные панели (VIP, см. главу 8).Это означает, что из-за низкого значения λ _{текучей среды} в действительности можно легко получить общее значение λ _{, равное 0,016 Вт / м · К или меньше.}

Границы | Количественная оценка коэффициентов теплопередачи листьев с помощью активной термографии при различных условиях пограничного слоя

Введение

Растения непрерывно взаимодействуют с окружающей средой посредством тепло- и массообмена и играют важную роль в гидрологическом и углеродном цикле Земли (Foley et al., 2003). Важнейшим физиологическим процессом, приводящим к газо- и массообмену с атмосферой, является фотосинтез, сопровождающийся транспирацией. Таким образом, тепло- и массообмен между растениями и окружающей их средой значительно влияет на продуктивность растений, водопользование и эффективность водопользования (Shibuya et al., 2006; Schymanski and Or, 2015). В частности, эффективность водопользования представляет интерес в сельском хозяйстве для генетического улучшения и отбора высокоурожайных сортов сельскохозяйственных культур для сельского хозяйства с ограниченными водными ресурсами (Blum, 2009; Munns et al., 2010; Пассиура и Ангус, 2010). Следовательно, изучение тепло- и массообмена растений является ключом к пониманию динамики взаимодействия растений и окружающей среды.

Важным компонентом теплообмена растений является конвективная теплопередача, теплообмен между поверхностью листа и окружающей атмосферой. Тепло проникает через пограничный слой листа, который характеризуется градиентами температуры, концентрации газа и скорости воздуха, определяющими проводимость пограничного слоя (Raschke, 1960; Schuepp, 1993; Schreuder et al., 2001; Фогель, 2009). Поскольку транспирация, то есть потеря тепла через водяной пар, влияет на температуру листа (T _L) (Gates, 1968), а T _L также влияет на конвективную теплопередачу (Dixon and Grace, 1983), конвекция и транспирация неизбежно связаны. друг другу. Кроме того, транспирация ограничивается проводимостью пограничного слоя. Ветер также влияет на скорость транспирации, удаляя водяной пар в пограничном слое, что приводит к более высокому дефициту давления водяного пара между листьями и воздухом и в конечном итоге может вызвать закрытие устьиц (Grace, 1974; Dixon and Grace, 1983; Bunce, 1985).

Поскольку транспирация, то есть потеря тепла через водяной пар, влияет на температуру листа (T _L) (Gates, 1968), что также влияет на конвективную теплопередачу (Dixon and Grace, 1983), конвекция и транспирация тесно связаны. Кроме того, реакция устьиц на условия окружающей среды, такие как влажность или концентрация CO2, дополнительно влияет на эти обменные курсы (Grace, 1974; Dixon and Grace, 1983; Bunce, 1985). Проводимость пограничного слоя не может быть измерена напрямую, и она часто приближается к коэффициентам теплопередачи, которые связывают плотности теплового потока на единицу площади листа с разницей между T _L и температурой окружающего воздуха (T _L -T _a) ( Рашке, 1960; Шуепп, 1993).Коэффициенты теплопередачи в значительной степени зависят от скорости воздуха (принудительная конвекция) или разницы температур (свободная конвекция), которые могут быть дополнительно аппроксимированы безразмерными числами (Defraeye et al., 2013). Обычно как свободная, так и принудительная конвекция происходит в широком диапазоне условий, определяющих процессы теплообмена в разной степени в зависимости от преобладающих условий (Dixon, Grace, 1983; Monteith, Unsworth, 2008; Nobel, 2009).

На процессы тепло- и массообмена также влияют входящее излучение и теплопроводность.Хотя радиация является важным фактором, влияющим на фотосинтез и транспирацию (Roelfsema and Hedrich, 2005; Pieruschka et al., 2010; Mott and Peak, 2011), вариациями теплопроводности часто пренебрегают при количественном анализе, поскольку теплопроводность листьев растений обычно низкая. (Джаялакшми и Филипп, 2010 г.). Низкая теплопроводность листьев растений является результатом относительно высокого содержания воды, что приводит к высокой удельной теплоемкости. Вода является основным компонентом листьев и значительно влияет на теплоемкость листа.Следовательно, содержание воды в листе на единицу площади (LWC), сочность листа, влияет на динамику реакции T _L на поглощение тепла, что, в свою очередь, влияет на динамику конвекции и транспирации (Gates, 1968; Dixon and Грейс, 1983; Бейли и Менесес, 1993). Температурная чувствительность листа, которая описывает, в какой степени и как быстро лист нагревается или остывает, зависит от теплоемкости листа и коэффициента теплоотдачи листа (hleaf), которые можно оценить с помощью постоянной времени (τ) Т _Л динамика.Постоянная времени характеризуется динамической реакцией T _L на различные факторы окружающей среды с τ как произведение теплоемкости листа и обратной величины коэффициента теплопередачи (Jones, 1992; Monteith and Unsworth, 2008; Nobel, 2009). .

Использование τ в качестве меры термочувствительности листьев и для моделирования листьев было предложено в ранних исследованиях 60-х годов с использованием так называемой «техники кривой охлаждения» (Linacre, 1972; Pearman et al., 1972). В соответствии с этим методом температура листьев или искусственных моделей листьев временно повышается с помощью короткого (секундного) теплового импульса и записывается следующая кривая охлаждения.Эта кинетика температурного охлаждения обеспечивает τ, который представляет собой наклон кривой экспоненциального затухания. Например, Linacre, 1972 использовал влажную промокательную бумагу для оценки теплопередачи прозрачных листьев, а Pearman et al. (1972) использовали медные диски для оценки теплопередачи листьев в пологе в полевых условиях. Однако искусственные листья имеют другую теплопроводность по сравнению с тканью листа. Например, теплопроводность меди (400 Вт · м ^-1 K ^-1) существенно больше, чем у воды (0.6 Вт · м ^-1 K ^-1) или листья (от 0,2 до 0,5 Вт · м ^-1 K ^-1) (Jayalakshmy and Philip, 2010). Большая теплопроводность также обеспечивает боковую теплопроводность, которая в тканях листа очень низка. Наконец, теплоемкость различных материалов, используемых в качестве искусственных эталонов, также несопоставима с теплоемкостью листьев, что приводит к неправильной оценке значений τ для реальных листьев.

Исследования с использованием метода кривой охлаждения на неповрежденных листьях в основном выполнялись с использованием термопар или радиометров для измерений T _L (Parlange and Wagoner, 1971; Saldin and Barthakur, 1971; Pearman et al., 1972). Оценка TL с использованием термопар не является полностью неинвазивной, потому что термопары прикреплены к поверхности листа (Kumar and Barthakur, 1971) и, следовательно, могут влиять на теплопередачу листа. Радиометры могут быть предпочтительнее, потому что эти датчики не прикреплены к створке и, следовательно, не нарушают теплопередачу створки. Однако радиометры не предоставляют пространственную информацию о T _L. В последнее время неинвазивное тепловидение стало мощной альтернативой точечным измерениям.Насколько нам известно, существует только одно исследование, в котором τ было получено с помощью термографии на листьях растений. Подобно методу кривой охлаждения Kümmerlen et al. (1999) использовали подход «активной термографии» и измерили неповрежденные листья, заключенные в газообменную кювету. Эти авторы смогли получить LWC из измерений τ и hleaf из измерений газообмена на растениях Ricinus comminus.

Для моделирования процессов теплопередачи в листьях очень актуальна реализация τ (Leigh et al., 2012). Мы пересмотрели этот тип измерений с использованием протокола активной термографии с применением коротких импульсов инфракрасного излучения и проверили тепловую чувствительность контрастных типов листьев (то есть структура листа, сосудистая ткань) ярового ячменя (Hordeum vulgare) и фасоли обыкновенной (Phaseolus vulagris). ). Мы смоделировали реакцию листа на ветер и изменяющуюся освещенность, используя τ и безразмерные числа, и предположили, что τ уменьшается в ответ на ветер с увеличением h _лист. Кроме того, на основе попиксельного вычисления τ из временных рядов тепловых изображений, мы предоставляем пространственные карты термочувствительности листьев.Эти пространственные карты позволяют отделить области, в которых тепловая чувствительность в основном определяется теплоемкостью листа, от областей, где тепловая чувствительность в основном определяется процессами теплопередачи. Мы предполагаем, что метод активной термографии может быть мощным инструментом для моделирования теплопередачи листа в четко определенных условиях окружающей среды в лаборатории.

Материалы и методы

Теоретические основы и описание модели

Согласно обычно используемому описанию модели баланса энергии листа в устойчивом состоянии, все поглощенное тепло, возникающее в результате поглощения солнечного и теплового излучения (Φ _в), рассеивается плотностью теплового потока (Вт · м ^-2), а именно плотностью длинноволнового лучистого теплового потока (LW), конвективной плотностью теплового потока (H) и эвапотранспирацией (λE) (Linacre, 1972; Jones, 1992; Monteith and Unsworth, 2008; Nobel, 2009), сокращения см. В таблице 1.

Таблица 1 Список сокращений.

0 = Φin-LW-H-λE (1)
Если лист не находится в состоянии равновесия, например, после короткого теплового импульса, T _L временно изменяется, а затем приближается к своему прежнему значению в установившемся состоянии. В какой степени нагревается лист и как быстро выделяется тепло, в значительной степени зависит от теплоемкости листа на единицу площади (C Aleaf − 1), которая представляет собой энергию, необходимую на площадь листа для нагрева листа на единицу площади. степень. Разница между балансом энергии листа в равновесном и неравновесном состоянии описывается следующим образом [вывод неравновесного баланса энергии листа см., Например, в Приложении 9 в Jones (1992)]:
CAleafΔTLΔt = ρacp (TL ′ −TL) [gLW + gH + (sγrW)] (2)
При ΔT _L Δt ^-1 при изменении T _L во времени, ρ _a — плотность воздуха, c _p удельная теплоемкость воздуха, T ‘_L температура листа в нестационарном состоянии, T _L установившаяся температура, g _LW проводимость к длинноволновому излучению тепла, g _H проводимость до конвективное тепло, s — наклон, связывающий давление насыщенного пара с температурой воздуха (Penman, 1948), γ — постоянная психрометра в Па · К ^-1, которая изменяется с температурой (например,g., Таблица A.3 в Monteith and Unsworth, 2008), и rW сопротивление водяному пару, которое является суммой сопротивления пограничного слоя водяному пару (r _aW) и устьичного сопротивления (r _s). . Состав r _aW учитывает амфистоматозные листья, такие как ячмень и бобы. Для гипостоматозных видов эта формулировка немного отличается (см., Например, Jones, 1992).
Поскольку, произведение ρ _a, c _p и g известно как коэффициент теплопередачи (h), уравнение.2 можно записать как:
CAleafΔTLΔt = (TL′-TL) hleaf (3)
Где h _лист — общий коэффициент теплоотдачи листа и представляет собой сумму коэффициентов теплопередачи для длинноволнового лучистого тепла (h _LW), коэффициент теплопередачи для конвективного тепла (h _H) и коэффициент теплопередачи для испарительного тепла (h _λE).
hleaf = hLW + hH + hλE (4a)
gLW определяется как 4ϵσTa3 ρa − 1cp − 1, где ϵ — коэффициент излучения, а σ — постоянная Стефана-Больцмана.Как указано выше, r _W представляет собой сумму r _aW и r _s, где r _aW предполагается приблизительно равным r _H, сопротивление конвективному теплу, обратно пропорциональному g _H (Монтейт и Ансуорт, 2008).
Для решения уравнения. 3 используется дифференциальное уравнение первого порядка, которое имеет форму закона охлаждения Ньютона (например, см. Главу 15 и уравнение 15.10 в работе Monteith and Unsworth, 2008):
dTL (t) = 1CAleafhleaf (TL′− TL) (5)
Обратите внимание, что применение закона охлаждения Ньютона предполагает постоянные условия окружающей среды.
На следующем этапе уравнение. 5 может быть решена с помощью следующей экспоненциальной функции (рисунок S1):
dTL * = TL- (TL-TL ′) e − tτ (6)
Где TL ∗ — любое значение T _L во время охлаждения листа, а τ — постоянная времени. , что в соответствии с формулой. 5 произведение теплоемкости листа на единицу площади листа и обратного коэффициента теплоотдачи листа:
τ = CAleaf1hleaf = CAleaf1ρacp (gLW + gH + (sγrW)) (7)
Используя безразмерные числа, gH можно рассчитать следующим образом: уравнение (например, Dixon and Grace, 1983; Bailey and Meneses, 1993):
Nu — число Нуссельта, k — теплопроводность воздуха, а d — средний диаметр листа в метрах.
Nu зависит от преобладающих условий, в частности, преобладает свободная или принудительная конвекция. В условиях свободной конвекции, когда нет ветра и теплопередача происходит в основном за счет восходящего теплового потока от поверхности листа, Nu зависит от еще одного безразмерного числа, числа Грасгофа (Gr):
Числовые константы a и b описывают геометрию a. лист (Schuepp, 1993).
В условиях ветра необходимо учитывать еще одно безразмерное число — число Рейнольдса (Re), которое описывает принудительную конвекцию.В условиях слабого ветра наиболее вероятна смешанная конвекция (Schuepp, 1993), и Nu необходимо рассчитывать с помощью Gr и Re.
Мы определили a и b экспериментально как для листьев ячменя, так и для бобовых с учетом преобладающих ветровых условий. Подробное описание модели, которую мы использовали, и соответствующие значения приведены в дополнительном материале (уравнения от S1 до S8, таблица S1 и рисунки с S1 по S4).
Растительный материал
Все растения были выращены в теплицах IBG-2, Forschungszentrum Jülich весной 2015 года.Мы выращивали яровой ячмень ( Hordeum vulgare var. Victoriana) и фасоль обыкновенную ( Phaseolus vulgaris var. Shiny). Растения ячменя проращивали в горшках 12 × 12 × 15 см, а растения бобов — в горшках 15 × 15 × 18 см. Горшки заполняли горшечным субстратом, обогащенным 1 г L ^-1 NPK удобрения и 2 г L ^-1 удобрения длительного действия (Einheitserde Typ ED73). Растения помещали на влажные влагоудерживающие ткани.
Растения росли при цикле день-ночь: 16 часов днем и 8 часов ночью при влажности воздуха около 55% ± 13%.Среднее значение T _a составляло 20,8 ° C ± 2,6 ° C, а максимальное измеренное значение T _a в этот период составляло 30,7 ° C, тогда как минимальное значение T _a составляло 16,8 ° C. В солнечные дни интенсивность света в теплице в полдень достигала максимальной около 1300 мкмоль м ^-2 с ^-1, в то время как минимальная интенсивность освещения составляла около 85 мкмоль м ^-2 с ^-1, в том числе искусственная свет, ближе к вечеру. Для измерений растения фасоли были возрастом около 2 недель, а растения ячменя — около 6 недель.
Для всех измерений растения были перемещены из теплицы в лабораторию, где они были адаптированы к темноте в течение примерно 14 часов перед измерениями.
Тепловизор
Для всех измерений мы использовали hr-головку VarioCAM® (InfraTec, Германия). Эта камера оснащена решеткой микроболометров в фокальной плоскости, которая улавливает и интегрирует тепловое инфракрасное излучение в спектральном диапазоне от 7,5 до 14 мкм. Поле зрения (FOV) составляет 30 ° x 23 °, с геометрическим разрешением 640 на 480 пикселей, точностью измерения ± 1 К, с тепловой чувствительностью <30 мК.Изображения были записаны с помощью программного обеспечения IRBIS ® 3 (InfraTec, Германия), которое позволяет в реальном времени отслеживать и корректировать температуры, задавая такие параметры, как ϵ и фоновое излучение. Фоновое излучение измерялось листом смятой алюминиевой фольги, коэффициент излучения (ϵ) был установлен на 0,95 (Nobel, 2009). Несмотря на то, что луч радиатора в основном направлялся на сам лист во время измерений, фоновая температура показывала небольшие изменения в диапазоне 0,3–0,4 К, как измерено алюминиевой фольгой, помещенной в центр луча.Согласно закону Стефана-Больцмана это соответствует переменной входящей фоновой энергии прибл. 2 Вт м ², и мы предполагаем, что эти небольшие изменения оказали лишь незначительное влияние на постоянную времени охлаждения листа. Программное обеспечение IRBIS позволяет экспортировать данные отдельных пикселей и интегрированных областей пикселей, а также данные пикселей в виде текстового файла.
Чтобы адаптировать T _a, измеренное термопарами (тип K, Newport Omega, Германия), к температурам, измеренным термографией, мы разработали процедуру коррекции для T _a.С этой целью мы построили «радиационную ловушку», которая поглощает и излучает все поступающее тепло, создавая эталон, подобный черному телу. Мы использовали коробку 2x2x15 см из черного картона, которая была теплоизолирована с помощью слоя пенополистирола толщиной 0,5 см, чтобы минимизировать колебания температуры. Внутренняя сторона коробки была покрыта алюминиевой фольгой, которая была смята и окрашена черной краской с коэффициентом излучения (= 0,95) (TETENAL Europe GmbH, Германия), так что общий коэффициент излучения внутренней коробки был равен 1.В верхней части коробки, всегда обращенной к камере, было отверстие диаметром 1 см. Внутри коробки была помещена термопара, конструкция которой идентична той, которая измеряет T _a вне коробки. Чтобы адаптировать измеренные значения T _и к температурам, полученным с помощью термографии, мы рассчитали разницу между термопарой внутри коробки и температурой отверстия, измеренной с помощью тепловой камеры. В предварительных экспериментах мы сравнили T _L -T _a, полученный термографией, с T _L -T _a, полученным с помощью термопар, и обнаружили, что мы можем использовать коробку в качестве поправочного коэффициента для T _a.
Для активного и кратковременного прогрева листьев короткими тепловыми импульсами мы использовали два коммерческих нагревателя ближнего инфракрасного диапазона (NIR) (Heizmeister 1000 IP65, Infralogic, Германия), оснащенных «световой трубкой с длительным сроком службы (Helen Goldröhre», Infralogic). , Германия), который излучает излучение с максимальной мощностью 1000 Вт · м _-2 в диапазоне от 750 до 2000 нм. Этот спектральный диапазон подходит для активного нагрева листьев, поскольку в этом спектральном диапазоне значимые полосы поглощения воды расположены при 1450 и 1950 нм (Gausman and Allen, 1973; Asner, 1998; Seelig et al., 2008; Силиг и др., 2009). Нагревательные блоки были подключены к блоку (Eurolite® ESX-4 DMX, Eurolite, Германия), который управлялся программно (DMX-Configurator, DMX4ALL GmbH, Германия), что позволяло устанавливать интенсивность, продолжительность и интервал тепловых импульсов NIR. Мы приложили к листам тепловой импульс длительностью 1,15 с примерно на половине максимальной мощности.
Экспериментальная установка
Все инструменты были установлены на конструкции из металлического профиля (рисунки S6 и S7). Головка камеры была установлена на высоте 1 м под углом 90 ° к земле.Два обогревателя NIR были размещены на высоте камеры на расстоянии около 30 см от камеры и обращены к земле под углом от 60 ° до 70 °. Кроме того, две белые светодиодные панели (SL 3500-W-G, Photon System Instruments, Чешская Республика) были установлены на высоте камеры под углом примерно 45 ° к земле. Небольшой вентилятор, способный создавать низкие скорости ветра от 0,2 до 1,6 м / с ^-1, был установлен на вертикальной металлической штанге для создания ламинарных ветровых потоков от кончика створки к основанию створки.Скорость ветра измеряли термоанемометром с горячей проволокой (VT 110, KIMO Instruments, Франция). Листья фиксировали зажимами лабораторного стенда горизонтально к земле, т.е. перпендикулярно камере. T _a измеряли с помощью термопары, которая была прикреплена к лабораторному стенду и защищена от прямого облучения алюминиевой фольгой. T _и и температура внутри радиационной ловушки регистрировались каждую секунду с помощью регистратора данных (HH506RA, Newport Omega, Германия).
Измерения
Содержание воды в листьях
Для измерений с ячменем случайным образом были выбраны листья разных стадий развития.Измерения с фасолью проводились с первичной парой листьев, и растения были не старше 2 недель, потому что листья на разных стадиях развития имели разную форму листа, что теоретически влияет на теплопередачу листа. Неповрежденные листья были адаптированы к темноте и измерены при трех различных скоростях ветра: 0,0 м с ^-1, 0,5 м с ^-1 и 1,0 м с ^-1. Для каждого шага скорости ветра измеряли 15 листьев ячменя и 8 листьев фасоли каждого из различных растений. После измерения кривых охлаждения T _L и охлаждения листьев до T _L перед тепловым импульсом устьичную проводимость (g _с) измеряли с помощью устройства газообмена (Licor-6400, LICOR, Небраска, США.Листья собирали и после этого анализировали на площадь листа и сырой вес. Для определения сухой массы собранные листья сушили в печи при 80 ° C в течение 48 ч до достижения постоянного веса. Мы рассчитали LWC, абсолютное содержание воды в листьях на единицу площади, как разницу между сырой массой и сухой массой на единицу площади листа.
Обработка ветра
Чтобы вызвать изменения в толщине и проводимости пограничного слоя, отдельные листья подвергались воздействию увеличивающейся скорости ветра, создаваемой небольшим вентилятором, встроенным в установку.Контрольные измерения для моделирования gH были выполнены с адаптированными к темноте листьями при восьми ступенях скорости ветра, 0,0, 0,2, 0,4, 0,6, 0,8, 1,0, 1,2 и 1,4 м / с ^-1 на отдельном наборе растений. Для фактического эксперимента использовали второй набор растений. Листья, адаптированные к темноте, подвергались усиливающемуся ветру со скоростью 0,0, 0,4, 0,8 и 1,2 м с ^-1 и измерялись на каждом шаге. После этого листья были адаптированы к свету (плотность потока фотосинтетически активных фотонов) около 1000 мкмоль м-2 с ^-1 с использованием белых светодиодных панелей до T _L и устьичной проводимости (g _с). ) достигли установившихся значений.Обычно это происходило через 30-40 минут после воздействия света. Листья снова измеряли при четырех скоростях ветра, указанных выше. И снова g _s измеряли с помощью Licor-6400 после каждой кривой охлаждения листа. Обычно g _s стабилизируется и достигает стабильных значений в течение 1 мин.
Обработка данных и анализ
Измерения τ-
Мы оценили измеренные кривые охлаждения, используя две процедуры. В первой процедуре мы использовали средние значения T _L, которые были получены путем определения всего листа как области интереса (программное обеспечение IRBIS® 3, InfraTec, Германия.Программное обеспечение автоматически интегрирует все пиксели температуры и выдает среднее значение T _L. Затем измеренные кривые охлаждения были подогнаны по формуле. 6 для получения τ из фитинга (Origin 8.5, OriginLab, США).
Во второй процедуре мы сопоставили τ пространственно, вычислив τ для каждого отдельного пикселя изображения. С этой целью мы разработали процедуру автоматического анализа для среды MATLAB. Типичный набор данных состоит из n изображений, содержащих матрицу данных с температурами T ^t в измеренное время t .Подгоночная функция TL (t) ij = TL (t∞) ij − dTLije− (t τ − 1) была вычислена для каждого пикселя в позиции ij и имеет вид Eg. 3. Оптимизация аппроксимации кривой была проведена путем минимизации суммы квадратов остатков с использованием симплексного подхода вниз (Nelder and Mead, 1965).
Графический интерфейс пользователя (GUI) поддерживает обработку одной серии изображений или нескольких серий изображений. Необходимые входные данные — это файл Excel, содержащий временные точки каждого записанного изображения и соответствующие изображения в виде текстового файла (ASCII), которые ранее были экспортированы из программы IRBIS® 3.Для импорта данных нескольких серий изображений необходим список (файл Excel) с указанием пути к соответствующему файлу. Затем автоматически загружаются изображения и данные о времени, которые находятся в соответствующем пути к файлу. Кроме того, графический интерфейс предоставляет функции для постобработки τ-матриц. Можно использовать минимальный и максимальный пороги для значений τ. Обычно они устанавливались в диапазоне от 0 до 250 с. Кроме того, значение r экспоненциальной регрессии можно использовать в качестве дополнительного параметра фильтра, который мы установили на r = 0.9487, что соответствует значению r² 0,9. Полученные отфильтрованные, а также нефильтрованные τ-матрицы предоставляются в виде таблиц Excel для дальнейшей ручной постобработки. Пороги, используемые в процедуре постобработки, могут привести к появлению пустых пикселей на изображенном листе, которые были заполнены с использованием среднего значения окружающих пикселей.
Статистический анализ
Статистический анализ проводился с использованием SigmaPlot (Systat Software, Inc., США) и включал дисперсионный анализ (ANOVA), корреляционный анализ Пирсона для линейных отношений и корреляционный анализ Спирмена для нелинейных отношений.Перед каждым ANOVA данные проверялись на нормальное распределение. В случаях, когда нормальное распределение отсутствовало, выполняли дисперсионный анализ рангов. В каждом случае для попарных сравнений использовали апостериорный критерий Тьюки.
Результаты
Связь между LWC и τ адаптированных к темноте листьев
Мы проверили взаимосвязь между τ, полученным с помощью активной термографии, и LWC путем измерения адаптированных к темноте листьев как ярового ячменя, так и фасоли обыкновенной. Эти отношения были оценены при трех различных скоростях ветра, 0.0 мс ^-1, 0,5 мс ^-1 и 1,0 мс ^-1 (Рисунок 1). Во всех случаях корреляция между τ и LWC была значимой как для ячменя, так и для бобов на всех ступенях скорости ветра (p <0,05). Как правило, линейная регрессия для количественной оценки взаимосвязи выявила наклоны, которые увеличивались с увеличением скорости ветра.
Рис. 1 Зависимость между содержанием воды в листьях на единицу площади (LWC) и постоянной времени (τ) адаптированных к темноте листьев. Взаимосвязь оценивалась при разной скорости ветра 0.0 мс ^-1 (закрытые символы), 0,5 мс ^-1 (открытые символы) и 1,0 мс ^-1 (серые символы). (A) Измерение одиночных листьев ярового ячменя (Hordeum vulgare). Линейная регрессия для измерений при скорости ветра 0,0 мс ^-1 (сплошная линия): y = 0,32x + 6,40, r² = 0,79, p <0,001, для измерений при скорости ветра 0,5 мс ^-1 (пунктирная линия ): y = 0,59x + 7,29, r² = 0,63, p <0,001, а для измерений при скорости ветра 1,0 м с ^-1 (штрих-пунктирная линия): y = 0.68x + 9,18, r² = 0,48, p <0,05. (B) Измерения одиночных листьев фасоли обыкновенной (Phaseolus vulgaris). Линейная регрессия для измерений при скорости ветра 0,0 мс ^-1 (сплошная линия): y = 0,12x + 13,04, r² = 0,72, p <0,01, для измерений при скорости ветра 0,5 мс ^-1 (пунктирная линия ): y = 0,54x + 10,17, r² = 0,51, p <0,05, а для измерений при скорости ветра 1,0 мс ^-1 (штрих-пунктирная линия): y = 0,86x + 8,14, r² = 0,79, р <0,01.Каждая точка представляет собой отдельный лист, который был измерен методом активной термографии, а затем подвергнут деструктивному анализу на LWC.
Изменения параметров теплопередачи листьев, вызванные ветром и светом
Чтобы количественно оценить влияние изменения пограничного слоя на τ, мы сравнили кривые ветра адаптированных к темноте листьев с кривыми ветра адаптированных к свету листьев (Рисунок 2) . И для ячменя, и для бобов мы наблюдали значительные изменения (p <0,05) в τ для адаптированных к темноте и свету листьев в ответ на увеличение скорости ветра (Рисунки 2A, B).Мы охарактеризовали τ-отклик экспоненциальной регрессией и полученную скорость ветра, при которой τ уменьшилось до 50% от своего начального значения (u _0,5). Для адаптированных к темноте листьев мы получили u _0,5 — значения 0,26 м с ^-1 и 0,23 м с ^-1 для ячменя и бобов, соответственно. Для адаптированных к свету листьев снижение характеризовалось значениями u _0,5 0,52 м с ^-1 для ячменя и 0,33 м с ^-1 для фасоли. Кроме того, значения τ адаптированных к свету листьев были значительно ниже по сравнению с адаптированными к темноте листьями (p <0.05 для ячменя и p <0,001 для фасоли). Значительные различия в τ между ячменем и бобами были обнаружены при скорости ветра 0,0 м с ^-1 и 0,8 м с ^-1 (p <0,05). Абсолютные значения τ для листьев фасоли всегда были выше, чем для листьев ячменя, независимо от скорости ветра и состояния адаптации. При нулевом ветре среднее значение τ для фасоли было более чем на 10 с выше, чем для ячменя.
Рис. 2 Изменения параметров теплоотдачи листьев ярового ячменя (Hordeum vulgare) и фасоли (Phaseolus vulgaris) под действием ветра и света.Измерения адаптированных к темноте листьев обозначены закрытыми символами, а измерения адаптированных к свету листьев обозначены открытыми символами. (A , B) Ветер и свет вызывают изменения постоянной времени (τ). Пунктирные линии представляют скорость ветра, при которой τ уменьшилось до 50% от своего начального значения (u _0,5) (C , D) Изменения разницы между температурой листьев и температурой окружающего воздуха, вызванные ветром и светом ( Т _Л -Т _а). (E , F) Изменения устьичной проводимости, вызванные ветром и светом (g _s). Планки погрешностей указывают на стандартное отклонение. Для растений ячменя n = 9 отдельных листьев, для бобов n = 10 отдельных листьев.
Мы не смогли наблюдать сопоставимую картину в реакции T _L -T _a как на ветер, так и на свет (Рисунки 2C, D). Для листьев ячменя T _L -T _a, по-видимому, оставалось относительно стабильным на протяжении всех измерений (p> 0.05), тогда как адаптированные к свету листья обычно были холоднее, чем адаптированные к темноте. Однако существенные различия между адаптированными к темноте и свету листьями были обнаружены только при скорости ветра 0,0 м с ^-1 и 0,4 м с ^-1 (p <0,05). Для адаптированных к темноте листьев фасоли мы наблюдали экспоненциальное снижение T _L -T _a в ответ на увеличение скорости ветра и экспоненциальное увеличение в ответ на увеличение скорости ветра для адаптированных к свету листьев (рис. 2D).При нулевом ветре листья, адаптированные к свету, были холоднее, чем листья, адаптированные к темноте. При скорости ветра 0,4 м с ^-1, T _L -T _a значения были аналогичными, а при скорости ветра более 0,4 м с ^-1 адаптированные к свету листья были более теплыми по сравнению с адаптированными к темноте листьями. За исключением скорости ветра 0,4 м / с ^-1, различия между адаптированными к темноте и свету листьями были значительными (p <0,05).
И для ячменя, и для бобов gs значительно увеличился (p <0.05) в ответ на свет (Рисунки 2E, F). Хотя g _s в среднем немного уменьшилось в ответ на увеличение скорости ветра, мы не обнаружили каких-либо существенных изменений ни для ячменя, ни для фасоли.
Вызванные ветром и светом пространственные изменения в T
_L -T _a
Чтобы оценить изменения теплоотдачи листа в ответ на ветер и световое освещение, мы нанесли на карту T _L -T _a для типичных листьев фасоли и ячменя, соответственно (рис. 3).Как правило, адаптированные к темноте листья имели более однородное распределение T _L -T _a по поверхности листа по сравнению с адаптированными к свету листьями (Рисунок S8). Мы заметили, что T _L -T _a для адаптированных к темноте листьев, по-видимому, становился более однородным с увеличением скорости ветра от 0,0 до 1,2 м с ^-1. Для адаптированных к свету листьев фасоли области между основными жилками обычно выглядят более прохладными по сравнению с областями со сравнительно более высокой плотностью основных жилок. В частности, при нулевом ветре участки листа, на которых расположены жилки более низкого порядка, и участки, расположенные ближе к краям листа, были холоднее, чем центр листа.С увеличением скорости ветра T _L -T _a увеличивалось, и области, которые раньше казались более прохладными, становились теплее, особенно на кончике листа, который был в направлении передней кромки ветра. Для листьев ячменя наблюдаемые закономерности не были такими четкими, как наблюдаемые для листьев бобов (рис. 3B). Например, когда листья были адаптированы к свету при скорости ветра 0,0 м с ^-1 и 0,8 м с ^-1, средняя жилка была видна только частично, потому что она была теплее по сравнению с листовой пластиной листа.
Рис. 3 Пространственное отображение изменений температуры листьев, вызванных ветром и светом, и разницы температур окружающего воздуха (T _L -T _a). (A) Репрезентативный лист фасоли обыкновенной (Phaseolus vulgaris) и (B) репрезентативный лист ярового ячменя (Hordeum vulgare). Адаптированные к темноте листья представлены в первом столбце слева и адаптированные к свету листья во втором столбце слева соответственно. Каждая строка представляет измерения при разной скорости ветра 0.0 мс ^-1, 0,4 мс ^-1, 0,8 мс ^-1 и 1,2 мс ^-1. T _L -T _a имеют цветовую кодировку, на что указывает шкала ложных цветов внизу. Минимальные (минимальные) и максимальные (максимальные) значения T _L -T _a указаны на каждой панели.
Пространственные изменения τ, вызванные ветром и светом
Пространственные карты τ предоставляют информацию о термической чувствительности листа, поскольку эта величина связана как с распределением воды в листьях, так и с h _листом.Как мы наблюдали для средних значений, изображения показывают, что с увеличением скорости ветра и со световым освещением τ уменьшалось (Рисунок 4). Наиболее заметными структурами были сосудистые ткани листа, что отражалось сравнительно более высокими значениями τ независимо от скорости ветра и состояния освещения. Хотя мы смогли обнаружить жилки второго и третьего порядка на листе бобов (рис. 4A), мы смогли нанести на карту только главную жилку на листе ячменя (рис. 4B). У адаптированных к темноте листьев самые высокие значения τ были связаны с жилками более крупного порядка у основания листа.Кроме того, градиент от высоких до низких значений τ можно было наблюдать от основания листа к верхушке листа и к краям листа (Рисунок S9). Как правило, под воздействием света τ уменьшалось. Однако наиболее заметными структурами листа были жилки, на что указывают более высокие значения τ по сравнению с листовыми пластинками, где расположены жилки меньшего порядка. Тем не менее, на листьях бобов были видны крупные жилки, жилки второго и третьего порядка.
Рис. 4 Пространственное отображение изменений постоянной времени (τ), вызванных ветром и светом. (A) Репрезентативный лист фасоли обыкновенной (Phaseolus vulgaris) и (B) репрезентативный лист ярового ячменя (Hordeum vulgare). Адаптированные к темноте листья представлены в первом столбце слева и адаптированные к свету листья во втором столбце слева соответственно. Каждая строка представляет измерения при различных скоростях ветра: 0,0 м с ^-1, 0,4 м с ^-1, 0,8 м с ^-1 и 1,2 м с ^-1. T _L -T _a имеют цветовую кодировку, на что указывает шкала ложных цветов внизу.Минимальные (минимальные) и максимальные (максимальные) значения τ приведены на каждой панели.
Мы проанализировали пиксели изображения на предмет нелинейных корреляций с помощью корреляционного анализа Спирмена и обнаружили значительную корреляцию между T _L -T _a и τ для ячменя и бобов на всех экспериментальных уровнях (p <0,05).
Корреляция между смоделированным листом
h _{и τ Используя метод безразмерных чисел, мы рассчитали h _лист для каждого экспериментального уровня (рис. 5).Обратите внимание, что, поскольку смоделированные данные для листьев фасоли при свободной конвекции выявили некоторые недостатки, скорее всего, из-за слабой линейной зависимости между τ и LWC (рис. 1B), эти данные были впоследствии исключены из дальнейшего статистического анализа. И для ячменя, и для бобов мы обнаружили очень значимую корреляцию между смоделированным h _листа и измеренным τ (p <0,001). Как правило, h _листа адаптированных к свету листьев были выше по сравнению с h _листа адаптированных к темноте листьев.Связь между h _листа и τ характеризовалась экспоненциальной регрессией, которая выявила время, необходимое для достижения 50% от исходного значения (t _0,5). Для обоих видов растений t _0,5 были получены значения 5,6 с, что указывает на аналогичную реакцию τ на h _листа. Однако абсолютные значения h _листа были выше для листьев ячменя по сравнению с листьями фасоли. В то время как листья ячменя достигли в среднем максимальных значений 81,8 (± 5,6) Вт м ^-2 K ^-1 (Рисунок 5A), листья бобов достигли в среднем максимальных значений 68.7 (± 2,9) Вт · м ^-2 K ^-1 (Рисунок 5B).
Рисунок 5 Корреляция между смоделированным коэффициентом теплопередачи листа (hleaf) и постоянной времени (τ). Измерения проводились при четырех различных скоростях ветра и в темном (закрытые символы) и адаптированном к свету (открытые символы) состоянии отдельных листьев. Измерения при скорости ветра 0,0 м с ^-1 показаны кружками, 0,4 м с ^-1 показаны треугольниками, 0,8 м с ^-1 показаны квадратами и 1.2 м с ^-1 показаны ромбами. Листья, адаптированные к темноте, обозначаются закрытыми символами, а листья, адаптированные к свету, обозначаются открытыми символами. (A) Измерения отдельных листьев ярового ячменя (Hordeum vulgare). Экспоненциальная регрессия обозначена пунктирной линией: f (x) = 19,60 + 221,81 e ^-0,12x, r² = 0,97. (B) Измерения отдельных листьев фасоли обыкновенной (Phaseolus vulgaris). Экспоненциальная регрессия обозначена пунктирной линией: f (x) = 30,56 + 128,29 e-0.12x, r² = 0,89. Планки погрешностей представляют собой стандартное отклонение отдельных листьев. Для ячменя n = 9, а для бобов n = 10.
Вклад h
_LW, h _H и h _λE в общую h _листа Наконец, мы оценили влияние каждой плавки. коэффициент передачи на габаритные h _{створки} на светоадаптированные створки. Для этой оценки была рассчитана доля соответствующего коэффициента теплопередачи во всем листе h _{(например,г., h _H h _лист ^-1). В то время как hLW не коррелировал с hleaf, как для ячменя, так и для бобов, hH и hλE показали сильную и значимую корреляцию с hleaf (p <0,001). Относительный вклад каждого коэффициента теплопередачи в общую толщину листа значительно изменился в зависимости от скорости ветра (p <0,001) (Рисунок 6). В то время как относительный вклад hH увеличивался с увеличением скорости ветра, относительный вклад hLW и hλE уменьшался с увеличением скорости ветра.При нулевом ветре hλE оказало наибольшее влияние на hleaf, составляя около 45% от общего hleaf. Однако, хотя и ниже, при 1,2 м с ^-1 относительный вклад hλE все еще был значительным, составляя 26% и 21% для ячменя и бобов, соответственно.}
Рисунок 6 Относительный вклад нормированных коэффициентов теплопередачи в общий коэффициент теплопередачи листа в зависимости от скорости ветра адаптированных к свету листьев. Коэффициент теплопередачи для тепла эвапотранспирации (h _λE) выделен темно-серым цветом, коэффициент теплопередачи для конвективного тепла (h _H) — светло-серым, а коэффициент теплопередачи для длинноволнового лучистого тепла (h _LW) — белым. . (A) Яровой ячмень (Hordeum vulgare) и (B) фасоль обыкновенная (Phaseouls vulgaris). Площади представляют собой средние значения n = 9 отдельных листьев для ячменя и n = 10 отдельных листьев для фасоли.
Обсуждение
В этой статье мы представляем активную термографию как мощный метод оценки процессов теплопередачи целых листьев. Мы тщательно протестировали протокол активной термографии в лаборатории на листьях ярового ячменя и фасоли, сравнивая измеренные значения τ с смоделированными листами.Мы обнаружили сильную взаимосвязь между τ и hleaf, которая действительна для адаптированных к темноте и свету листьев при различных скоростях ветра. Кроме того, пространственные T _L -T _a — и τ-карты выявили влияние локальных различий в термочувствительности, связанных с различиями C A ^-1 _листа и h _листа, на T _L.
Чтобы оценить измеренные отклики τ относительно изменений h _{, лист}, мы смоделировали h _{, лист}, используя безразмерные числа.Мы оценили смоделированные данные, сравнив C A ^-1 _лист, полученный из безразмерных чисел, и τ, введя C A ^-1 _лист, полученный из линейных соотношений, найденных между τ и LWC (рисунки 1, S2 и S5).
Эти модели дали сопоставимые значения с некоторыми различиями при нулевом ветре, особенно для фасоли. Если ветра нет, преобладает свободная конвекция, которая в основном зависит от площади листьев и структуры поверхности (сравните уравнение S3). Поскольку разница в площади листьев была намного выше для листьев фасоли (± 46 см²), чем для листьев ячменя (± 5.5 см²), мы предполагаем высокую изменчивость hleaf, приводящую к ошибкам в линейной зависимости между τ и LWC. Как измерения, так и моделирование теплопередачи в безветренных условиях, предполагая свободную конвекцию, являются трудными, потому что площадь листа и элементы шероховатой поверхности влияют на теплопередачу сильнее, чем во время принудительной конвекции (Kumar and Barthakur, 1971). В частности, для листьев фасоли, мы могли наблюдать большую пространственную неоднородность T _L -T _a над отдельными листьями, аналогично предыдущим моделям (Roth-Nebelsick, 2001), и это может привести к термической нестабильности пограничного слоя (Defraeye et al. ., 2013). Помимо площади листа, шероховатость поверхности, вызванная трихомами и сосудистой тканью, влияет на ствол (Parkhurst, 1976; Schreuder et al., 2001). В отличие от фасоли, ячмень имеет относительно плоскую поверхность с равномерно расположенной и параллельной системой жилок (Dannenhoffer et al., 1990; Ueno et al., 2006). Бобы имеют неровную поверхность с множеством толстых жилок, дихотомически разветвленных, что может нарушать движение воздуха по поверхности листа и влиять на теплопередачу. Кроме того, неоднородный T _L -T _a может быть результатом неоднородной плотности жилок и распределения устьиц по поверхности листа, которые оба влияют на лист.Было замечено, что проводимость листа для водяного пара была на 18% выше на концах листа по сравнению с основанием листа, что объяснялось более высокой плотностью жилок в этой области (Nardini et al., 2008). В частности, в условиях свободной конвекции и при низких скоростях ветра кончики листьев оказались холоднее по сравнению с основанием листа (рис. 3), что может быть связано с сопоставимой более высокой проводимостью листьев для водяного пара. Неоднородность плотности и распределения устьиц по поверхности листа (Fanourakis et al., 2015), может аналогичным образом повлиять на T _L -T _a.
Наше наблюдение, что измеренное τ и смоделированное уменьшение hleaf в ответ на увеличение скорости ветра, которая влияет на толщину пограничного слоя, согласуется с предыдущими выводами (Raschke, 1960; Vogel, 2009). Как правило, листья ячменя имели более высокий лист и более низкие значения τ по сравнению с листьями бобов. Более мелкие и узкие листья имеют более тонкий и однородный пограничный слой (Gates, 1965; Sinclair, 1970; Roth-Nebelsick, 2001).Однако реакция на ветер для листьев ячменя и бобов была очень похожей, на что указывают значения u _0,5 (рис. 2). Если присутствует ветер, толщина пограничного слоя листа будет уменьшена, и тепло будет все больше отводиться от поверхности листа с движением воздуха, что увеличивает лист и, таким образом, уменьшает τ (Schuepp, 1993; Vogel, 2009; Defraeye et al., 2013). Предположение о том, что толщина пограничного слоя постепенно уменьшается (Kitano and Eguchi, 1990), подтверждается пространственными T _L -T _a и τ-картами листьев фасоли.В наших экспериментах передняя кромка (кончик листа) в ответ на ветер становилась более теплой, и τ уменьшалось по сравнению с отклоненной ветром кромкой листа. Для ячменя этот эффект не был заметен, что могло быть связано с более однородным пограничным слоем и более гладкой поверхностью листа, которая оказывает меньшее сопротивление воздушному потоку (Gates, 1965; Sinclair, 1970; Dannenhoffer et al., 1990).
Мы наблюдали уменьшение τ примерно на 24 с и 34 с при освещении для ячменя и бобов, соответственно (Рисунки 2A, B).Исходя из установленных линейных зависимостей (Рисунок 1), эти изменения будут соответствовать потере воды от 20% до 30%, так что уменьшение τ не может быть объяснено уменьшением LWC. Однако свет вызывает открытие устьиц, что увеличивает h _λE (Mott et al., 1997; Roelfsema and Hedrich, 2005; Shimazaki et al., 2007; Pieruschka et al., 2010). В наших экспериментах мы обнаружили, что h _λE составляет около 45% от общего hleaf для адаптированных к свету листьев в безветренных условиях.Таким образом, на τ сильно влияет проводимость листа по отношению к водяному пару, хотя относительный вклад h _λE в общий лист уменьшался с увеличением скорости ветра. При более высоких скоростях ветра устьичное сопротивление оказывает большее влияние на потоки водяного пара, чем конвективное сопротивление (Cannon et al., 1979; Defraeye et al., 2013). Следовательно, h _λE, которое зависит как от конвективного, так и от устьичного сопротивления, увеличивается менее сильно в ответ на усиление ветра по сравнению с h _H, которое зависит только от конвективного сопротивления.Таким образом, в этих условиях относительный вклад h _λE в общий hleaf уменьшается, тогда как относительный вклад hH увеличивается. Тем не менее, поскольку листья ячменя и бобов выделялись с высокой скоростью (ячмень: 0,35 (± 0,03) моль м ^-2 с ^-1, фасоль: 0,22 (± 0,02) моль м ^-2 с ^-1), также весьма вероятна некоторая потеря воды, что приводит к еще более сильному уменьшению τ.
Чтобы оценить влияние τ на T _L и, таким образом, тепловую чувствительность на T _L, мы нанесли на карту как τ, так и T _L -T _a (рисунки 3 и 4).Корреляции между T _L -T _a и τ в наших экспериментах указывают на сильную взаимосвязь между T _L и термочувствительностью. Самые высокие значения τ были связаны с сосудистыми тканями листа, поскольку жилки листа имеют более высокий C A ^-1 _лист по сравнению с листовой пластиной (McKown et al., 2010; Sack and Scoffoni, 2013). Особенно заметно на листьях фасоли те области, которые были связаны с более высокими значениями τ, также казались более теплыми по сравнению с остальной частью листа.Вблизи жилок плотность устьиц низкая, а вместе с ней и проводимость листа для водяного пара, а значит, и общая теплопередача листа. Напротив, области между жилками более крупного порядка, где плотность устьиц выше, а вместе с ней и проводимость листа для водяного пара, показали более низкие значения τ и выглядели более холодными. Кроме того, в этих регионах толщина листа меньше и присутствует меньше воды. Мы пришли к выводу, что локальные вариации теплоотдачи листа и воды внутри листьев (≈ C A ^-1 _лист) приведут к локальным различиям в термочувствительности листа и, следовательно, к T _L.Используя вычисленные пространственные карты τ, можно отделить области, в которых тепловая чувствительность в основном зависит от C A ^-1 _листа, от тех, в которых тепловая чувствительность в основном зависит от hleaf. Наконец, эти τ-карты могут способствовать исследованиям, направленным на обнаружение неоднородной проводимости листьев для водяного пара (например, Nardini et al., 2008) или обнаружение неоднородности устьиц (например, Fanourakis et al., 2015).
Наши результаты показывают, что h _H имеет важное значение для оценки общего h _листа.Во всех экспериментальных условиях h _H сильно способствовал h _листу (Фиг.6). Только при нулевой скорости ветра в hleaf доминировала h _λE. При всех остальных условиях преобладающим коэффициентом теплопередачи был h _H. Конвективное тепло и транспирация неизбежно связаны, потому что тепло, связанное с водяным паром, должно проникать через пограничный слой в зависимости от преобладающих конвективных условий. Отсюда следует, что моделирование транспирации требует учета конвективных процессов.Поскольку τ является хорошим измерением h _листа, как показано здесь и согласуется с предыдущими отчетами (Pearman, 1972; Parlange and Wagoner, 1971; Saldin and Barthakur, 1971; Kumar and Barthakur, 1971), мы также можем отобразить τ пространственно Используя активную термографию, этот подход должен способствовать более точному моделированию процессов теплопередачи листа в будущем.
Водные отношения растений и h _листа, оба связаны с τ, важны для моделирования взаимодействий растения и окружающей среды (Foley et al., 2003), а также для фенотипирования растений, особенно с учетом необходимого повышения продуктивности растений и эффективности водопользования в условиях ограниченного водных ресурсов (Passioura and Angus, 2010; Sampoux et al., 2011; Farrar et al., 2011). ). Мы предоставляем экспериментальные доказательства того, что τ, измеренный с помощью метода активной термографии, является важным параметром, описывающим процессы теплообмена листа.
Однако мы также хотим отметить новизну нашего подхода, поскольку активная термография еще не получила широкого распространения в науках о растениях.Неустановленные источники ошибок могут все еще сохраняться, например, неопределенности в параметризации модели. В то время как значения числовой константы b для свободной и смешанной конвекции (см. Уравнения 7 и 8, таблица S1) находились в диапазоне значений, представленных Диксоном и Грейсом (1983), значения константы a были значительно выше, чем сообщалось. ранее для искусственных листьев в ламинарном потоке воздуха (Bailey & Meneses, 1993). Кроме того, мы обнаружили разные значения a в условиях свободной и смешанной конвекции, тогда как Бейли и Менезес (1993) сообщили, что это не так.Возникает вопрос, позволяют ли различия в экспериментальных установках (например, искусственные листья и листья растений, ламинарный воздушный поток против турбулентного воздушного потока) прямое перекрестное сравнение числовых констант. Применение активной термографии требует постоянных условий окружающей среды во время индуцированного переключения T _L и последующего процесса охлаждения, и, следовательно, этот подход применим только в (полу) контролируемых условиях. Как упоминалось выше, мы измерили небольшое повышение фоновой температуры после применения теплового импульса (0.3–0,4 К). Однако фоновая температура оставалась стабильной во время последующей фазы охлаждения. Таким образом, мы пришли к выводу, что условия окружающей среды поддерживались достаточно стабильными для обеспечения надежных и повторяемых измерений. Тем не менее, мы рекомендуем использовать альтернативный источник тепла для будущих экспериментов. Было бы желательно особенно более короткое время отклика инфракрасных нагревательных элементов. Недавно разработанные ИК-светодиодные панели могут здесь улучшить.
В этом исследовании мы сознательно выбрали реалистичную установку, напоминающую естественные условия, связывающую активную термографию с независимыми параметрами, такими как, например, транспирация листьев.Для дальнейшей проверки нашей параметризации мы стремились протестировать нашу установку в более стандартизированных условиях, включая искусственные эталонные материалы, что также помогло нам откалибровать нашу экспериментальную установку. Измерения с использованием листов фильтровальной бумаги, смачиваемых по-разному (Рисунок S10), подтвердили сильную зависимость кривых охлаждения листьев от содержания воды на площади, как показано на Рисунке 1. Однако нет доступных эталонных материалов для имитации сильно изменчивых структурных и физиологических свойств. листьев растения целиком.
Мы пришли к выводу, что активная термография представляет собой мощный инструмент для изучения водных отношений растений и процессов теплопередачи, когда условия окружающей среды отслеживаются одновременно и с высокой степенью детализации. Адаптивность метода к полурегулируемым условиям открывает путь к новым применениям активной термографии в науках о растениях, например, в крупномасштабных установках фенотипирования в теплицах.
Вклад авторов
HA: разработал и провел эксперименты и проанализировал данные, задумал проект и написал статью с участием всех авторов.FF: руководил экспериментами, руководил и дополнял текст. РП: руководил экспериментами, контролировал и дополнял текст. MM-L: проанализировал данные и дополнил запись. CJ: дополнил запись, разработал и провел дальнейшие эксперименты и проанализировал данные. ЛС: руководил и дополнял написание. США: руководил и дополнял написание. UR: руководил экспериментами, контролировал и дополнял текст.
Финансирование
Ассоциация Гельмгольца институционально финансирует исследования в IBG-2 Plant Sciences (Программа POF III — Ключевые технологии области исследований — Ключевые технологии для биоэкономики).Часть этой работы была выполнена в рамках Немецкой сети фенотипирования растений (DPPN), которая финансируется Федеральным министерством образования и исследований Германии (номер проекта: 031A053). Авторы также признают финансирование проекта PhenoCrops в контексте Ziel 2 — Программа NRW 2007-2013 «Regionale Wettbewerbsfähigkeit und Beschäftigung» Министерством инноваций, науки и исследований (MIWF) штата Северный Рейн-Вестфалия (NRW). и Фонды Европейского Союза для регионального развития (EFRE) (005-1105-0035).
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Благодарности
Разработанный программный инструмент MATLAB для обработки τ-изображений доступен по адресу https://doi.org/10.5281/zenodo.1195869. Тепловые изображения, использованные в этой рукописи, и расчетная постоянная времени доступны по адресу https://doi.org/10.5281 / zenodo.1205490.
Дополнительные материалы
Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2019.01684/full#supplementary-material
Ссылки
Asner, G. (1998). Биофизические и биохимические источники изменчивости отражательной способности растительного покрова. Remote Sens. Environ. 253, 234–253. doi: 10.1016 / S0034-4257 (98) 00014-5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Bailey, B.Дж., Менесес, Дж. Ф. (1993). Моделирование листовой конвективной теплопередачи. Acta Holticult. 399, 191–198. doi: 10.17660 / ActaHortic.1995.399.22
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Blum, A. (2009). Эффективное использование воды (EUW), а не эффективность водопользования (WUE) является целью повышения урожайности сельскохозяйственных культур в условиях стресса, вызванного засухой. Field Crop Res. 112, 119–123. doi: 10.1016 / j.fcr.2009.03.009
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Bunce, J.А. (1985). Влияние проводимости пограничного слоя на реакцию устьиц на влажность. Plant Cell Environ. 8, 55–57. doi: 10.1111 / j.1365-3040.1985.tb01209.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кэннон, Дж. Н., Кранц, В. Б., Крейт, Ф. (1979). Исследование транспирации с пористых плоских пластин, имитирующих листья растений. Внутр. J. Тепломассообмен 22, 469–483. doi: 10.1016 / 0017-9310 (79) -9
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Dannenhoffer, J.М., Эберт, У. Дж., Эверт, Р. Ф. (1990). Сосудистая сеть листьев ячменя Hordeum vulgare (Poaceae). Am. J. Bot. 77, 636–652. doi: 10.1002 / j.1537-2197.1990.tb14449.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Defraeye, T., Verboven, P., Ho, Q. T., Nicolai, B. (2013). Прогнозы конвективного тепло- и массообмена на поверхности листьев: приложения, методы и перспективы. Comput. Электрон. В агр. 96, 180–201. doi: 10.1016 / j.compag.2013.05.008
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Диксон, М., Грейс, Дж. (1983). Естественная конвекция от листьев при реалистичных числах Грасгофа. Plant Cell Environ. 6, 665–670. doi: 10.1111 / 1365-3040.ep11589240
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Fanourakis, D., Heuvelink, E., Carvalho, S. M. P. (2015). Пространственная неоднородность устьичных характеристик во время удлинения листа: анализ с использованием Rosa hybrida . Funtcional Plan Biol. 42, 737–745. doi: 10.1071 / FP15008
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фаррар, К., Брайант, Д. Н., Тернер, Л., Галлахер, Дж. А., Томас, А., Фаррелл, М., и др. (2011). Селекция для производства биоэтанола у Lolium perenne L.: ассоциация аллельной изменчивости с высоким содержанием водорастворимых углеводов. Bioenergy Res. 5, 149–157. doi: 10.1007 / s12155-011-9156-0
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фоли, Дж. А., Коста, М. Х., Делире, К., Раманкутти, Н., Костаз, М. Х., Снайдер, П. (2003). Зеленый сюрприз? Как земные экосистемы могут влиять на климат Земли. Фронт. Ecol. Environ. 1, 38–44. doi: 10.2307 / 3867963
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гейтс, Д. М. (1968). Транспирация и температура листьев. Annu. Rev. Plant Physiol. 19, 211–238. doi: 10.1146 / annurev.pp.19.060168.001235
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Грейс, Дж. (1974). Воздействие ветра на травы 1. Стоматологическая транспирация кутикулы J. Exp. Бот. 25, 542–551. doi: 10.1093 / jxb / 25.3.542
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джаялакшми, М.С., Филип Дж. (2010). Теплофизические свойства листьев растений и их влияние на температуру окружающей среды. Внутр. J. Thermophysics 31, 2295–2304. doi: 10.1007 / s10765-010-0877-7
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джонс, Х. Г. (1992). Растения и микроклимат (Кембридж: Издательство Кембриджского университета).
Google Scholar
Кюммерлен, Б., Дауве, С., Шмундт, Д., Шурр, У. (1999). «Термография для измерения водного отношения листьев растений», в Справочнике по компьютерному зрению и приложениям , том 3: Системы и приложения , (Лондон: Academic Press), 763–7881.
Google Scholar
Китано М., Эгучи Х. (1990). Влияние плавучести на вынужденную конвекцию в пограничном слое листа. Plant Cell Environ. 13, 965–970. doi: 10.1111 / j.1365-3040.1990.tb01987.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кумар, А., Бартакур, Н. (1971). Измерения конвективного теплообмена растений в аэродинамической трубе. Boundary-Layer Meteorol. 2, 218–227. doi: 10.1007 / BF001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Leigh, A., Севанто, С., Болл, М.С., Клоуз, Дж. Д., Эллсуорт, Д. С., Найт, К. А. и др. (2012). Избегают ли толстые листья термического повреждения при критически низкой скорости ветра? New Phytol. 194, 477–487. doi: 10.1111 / j.1469-8137.2012.04058.x
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Linacre, E. (1972). Температура листьев, сопротивление диффузии и транспирация. Agric. Meteorol. 10, 365–382. doi: 10.1016 / 0002-1571 (72)
-6
CrossRef Полный текст | Google Scholar
McKown, A.Д., Кочард, Х., Сак, Л. (2010). Расшифровка гидравлики листа с помощью пространственно явной модели: принципы архитектуры жилкования и последствия для ее развития. Am. Nat. 175, 447–460. doi: 10.1086 / 650721
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Монтейт, Дж. Л., Ансуорт, М. Х. (2008). Принципы физики окружающей среды (Берлингтон, США: Elsevier Academic Press).
Google Scholar
Мотт, К. А., Пик, Д.(2011). Альтернативный взгляд на контроль транспирации с помощью излучения. Proc. Natl. Акад. Sci. США (PNAS) 108, 19820–19823. doi: 10.1073 / pnas.1113878108
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Mott, K. A., Denne, F., Powell, J. (1997). Взаимодействие между устьицами в ответ на изменение влажности. Plant Cell Environ. 20, 1098–1107. doi: 10.1046 / j.1365-3040.1997.d01-138.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Munns, R., Джеймс, Р.А., Сиро, Х.Р.Р., Фербанк, Р.Т., Джонс, Х.Г. (2010). Новые методы фенотипирования для скрининга пшеницы и ячменя на предмет положительного ответа на дефицит воды. J. Exp. Бот. 61, 3499–3507. doi: 10.1093 / jxb / erq199
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нардини, А., Гортан, Э., Рамани, М., Саллео, С. (2008). Неоднородность скорости газообмена по поверхности листа табака: эффект гидравлической архитектуры? Plant Cell Environ. 3, 804–812. doi: 10.1111 / j.1365-3040.2008.01798.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Nelder, J., Mead, R. (1965). Симплексный метод минимизации функции. Comput. J. 7, 308–313. doi: 10.1093 / comjnl / 7.4.308
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нобель, П. С. (2009). Физико-химическая и экологическая физиология растений (Оксфорд, Великобритания: Elsevier Academic Press).
Google Scholar
Parkhurst, D.Ф. (1976). Влияние волосков листьев verbascum thapsus на тепломассоперенос: переоценка. New Phytol. 76, 453–457. doi: 10.1111 / j.1469-8137.1976.tb01481.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Parlange, J. Y., Wagoner, P. E. (1971). Сопротивление пограничного слоя и распределение температуры на неподвижных и развевающихся листьях: I. Теория и лабораторные эксперименты. Plant Physiol. 48, 437–442. doi: 10.1104 / pp.50.1.60
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Passioura, J.Б., Ангус, Дж. Ф. (2010). Повышение урожайности сельскохозяйственных культур в условиях ограниченного количества воды. Adv. Агрон. 106, 37–67. doi: 10.1016 / S0065-2113 (10) 06002-5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Пирман, Г. И., Уивер, Х. Л., Таннер, К. Б. (1972). Коэффициенты теплоотдачи пограничного слоя в полевых условиях. Agric. Метеорол 10, 83–92. doi: 10.1016 / 0002-1571 (72) -X
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Penman, H. L. (1948).Естественное испарение из открытой воды, голой почвы и травы. Proc. R. Soc. A: Математика. Phys. Англ. Sci. 193, 120–145. doi: 10.1098 / rspa.1948.0037
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Пиерушка, Р., Хубер, Г., Берри, Дж. А. (2010). Контроль транспирации с помощью излучения. Proc. Natl. Акад. Sci. США (PNAS) 107, 13372–13377. doi: 10.1073 / pnas.0₇₁₀₇
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рашке, К. (1960). Теплообмен между растением и окружающей средой. Annu. Rev. Plant Physiol. 11, 111–126. doi: 10.1146 / annurev.pp.11.060160.000551
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Roth-Nebelsick, A. (2001). Компьютерный анализ установившейся и неустановившейся теплопередачи малогабаритных створок свободной и смешанной конвекцией. Plant Cell Environ. 24, 631–640. doi: 10.1046 / j.1365-3040.2001.00712.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Sack, L., Scoffoni, C. (2013). Жилкование листа: структура, функции, развитие, эволюция, экология и применение в прошлом, настоящем и будущем. New Phytol. 198, 983–1000. doi: 10.1111 / nph.12253
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Салдин, Т. Ф., Бартакур, Н. (1971). Теплообмен между Phaseolus vulagris и окружающей средой. Can. J. Bot. 49, 833–838. doi: 10.1139 / b71-123
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Sampoux, J. P., Baudouin, P., Bayle, B., Béguier, V., Buordon, P., Chosson, J. F., et al. (2011). Селекция многолетних трав на корм: экспериментальная оценка изменения признаков у диплоидного райграса многолетнего (Lolium perenne L.) сорта, выпущенные за последние четыре десятилетия. Field Crops Res. 123, 117–129. doi: 10.1016 / j.fcr.2011.05.007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Schreuder, M. D. J., Brewer, C. A., Heine, C. (2001). Смоделировано влияние необмениваемых трихомов на пограничные слои листа и газообмен. J. Theor. Биол. 210, 23–32. doi: 10.1006 / jtbi.2001.2285
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Schymanski, S.J., Or, D.(2015). Ветер увеличивает эффективность использования воды листьями. Plant Cell Environ. 39, 1448–1459. doi: 10.1111 / pce.12700
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Силиг, Х. Д., Хоэн, А., Стодик, Л. С., Клаус, Д. М., Адамс, В. В., III, Эмери, В. Дж. (2008). Оценка содержания воды в листьях с использованием коэффициентов отражения листьев в видимом, ближнем и коротковолновом инфракрасном диапазонах. Внутр. J. Remote Sens. 29, 3701–3713. doi: 10.1080 / 01431160701772500
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Seelig, H.Д., Хоэн, А., Стодик, Л. С., Клаус, Д. М., Адамс, В. В., III, Эмери, В. Дж. (2009). Параметры воды растений и индекс влажности листьев R1300 / R1450 по данным дистанционного зондирования: динамика контролируемых условий при развитии стресса от дефицита воды. Ирриг. Sci. 27, 357–365. doi: 10.1007 / s00271-009-0152-5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Shibuya, T., Tsuruyama, J., Kitaya, Y., Kiyota, M. (2006). Усиление фотосинтеза и роста рассады томатов за счет принудительной вентиляции в пологе. Sci. Hortic. 109, 218–222. doi: 10.1016 / j.scienta.2006.04.009
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Симадзаки, К., Дои, М., Ассманн, С. М., Киношита, Т. (2007). Легкая регуляция движения устьиц. Annu. Rev. Plant Biol. 58, 219–247. doi: 10.1146 / annurev.arplant.57.032905.105434
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Процессы тепло- и массообмена между поверхностью человеческого тела и окружающим воздухом на разных высотах
Скорости конвекции и испарения на границе раздела между телом человека и окружающим воздухом выражаются параметрами конвективного коэффициента теплопередачи hc, в Вт · м-2 · градус C-1, и коэффициента теплопередачи за счет испарения h (e), Вт · м- 2 гПа-1.Эти параметры определяются уравнениями теплопередачи, которые также зависят от скорости воздушного потока вокруг тела, то есть от неподвижного воздуха (свободная конвекция) и движущегося воздуха (принудительная конвекция). Зависимость параметров от высоты представляется как экспоненциальная функция атмосферного давления p: hc приблизительно pn и h (e) приблизительно p1-n, где n — показатель степени в уравнении теплопередачи. Числовые значения n относятся к воздушной скорости: n = 0,5 для свободной конвекции, n = 0.618 при воздушной скорости ниже 2,0 мс-1 и n = 0,805 при воздушной скорости выше 2,0 мс-1. В этом исследовании рассматриваются коэффициенты hc и h (e) с учетом сходства двух процессов, конвекции и испарения. Предлагается структура для объяснения основ установленных отношений. Показано, что толщина пограничного слоя над поверхностью тела увеличивается с высотой. Предполагается, что в качестве среды процессов переноса пограничный слой представляет собой слой неподвижного воздуха с фиксированной изоляцией, который вызывает снижение интенсивности теплового и массового потока, распространяющегося от поверхности человеческого тела к окружающей среде.Степень уменьшения более значительна на большей высоте из-за большей толщины там пограничного слоя. Скорость конвективных и испарительных потерь тепла от поверхности тела человека на разных высотах в идентичных условиях зависит от следующих факторов: (1) во время конвекции — толщина пограничного слоя плюс уменьшение плотности воздуха, (2) при испарении (массопереносе) — толщина пограничного слоя плюс увеличение с высотой коэффициента диффузии водяного пара в воздухе.Также учитывается скорость нагрева объема воздуха за счет конвекции и испарения. Предложены выражения для расчета высотных зависимостей hc (p) и h (e) (p).
% PDF-1.3
%
759 0 объект
>
эндобдж
xref
759 161
0000000016 00000 н.
0000003572 00000 н.
0000003732 00000 н.
0000003797 00000 н.
0000003828 00000 н.
0000005217 00000 п.
0000005500 00000 н.
0000005584 00000 н.
0000005671 00000 п.
0000005760 00000 н.
0000005868 00000 н.
0000005930 00000 н.
0000005992 00000 н.
0000006168 00000 п.
0000006229 00000 п.
0000006423 00000 н.
0000006509 00000 н.
0000006596 00000 н.
0000006697 00000 н.
0000006759 00000 н.
0000006861 00000 н.
0000006923 00000 н.
0000007024 00000 н.
0000007086 00000 н.
0000007188 00000 н.
0000007250 00000 н.
0000007352 00000 н.
0000007414 00000 н.
0000007516 00000 н.
0000007578 00000 н.
0000007679 00000 н.
0000007741 00000 н.
0000007842 00000 н.
0000007904 00000 н.
0000008006 00000 н.
0000008068 00000 н.
0000008169 00000 н.
0000008231 00000 п.
0000008333 00000 п.
0000008395 00000 н.
0000008496 00000 н.
0000008558 00000 н.
0000008659 00000 н.
0000008721 00000 н.
0000008782 00000 н.
0000008843 00000 н.
0000008952 00000 п.
0000009012 00000 н.
0000009083 00000 н.
0000009144 00000 п.
0000009206 00000 н.
0000009266 00000 н.
0000009362 00000 п.
0000009493 00000 п.
0000009625 00000 н.
0000009757 00000 н.
0000009887 00000 н.
0000010019 00000 п.
0000010151 00000 п.
0000010283 00000 п.
0000010413 00000 п.
0000010544 00000 п.
0000010640 00000 п.
0000010737 00000 п.
0000010832 00000 п.
0000010928 00000 п.
0000011022 00000 п.
0000011115 00000 п.
0000011209 00000 п.
0000011302 00000 п.
0000011396 00000 п.
0000011491 00000 п.
0000011587 00000 п.
0000011681 00000 п.
0000011776 00000 п.
0000011871 00000 п.
0000011967 00000 п.
0000012063 00000 п.
0000012160 00000 п.
0000012256 00000 п.
0000012353 00000 п.
0000012449 00000 п.
0000012546 00000 п.
0000012641 00000 п.
0000012737 00000 п.
0000012833 00000 п.
0000012930 00000 н.
0000013025 00000 п.
0000013121 00000 п.
0000013217 00000 п.
0000013314 00000 п.
0000013409 00000 п.
0000013505 00000 п.
0000013601 00000 п.
0000013698 00000 п.
0000013794 00000 п.
0000013890 00000 н.
0000013985 00000 п.
0000014081 00000 п.
0000014176 00000 п.
0000014272 00000 п.
0000014367 00000 п.
0000014463 00000 п.
0000014559 00000 п.
0000014788 00000 п.
0000015528 00000 п.
0000015979 00000 п.
0000016449 00000 п.
0000030778 00000 п.
0000031122 00000 п.
0000031411 00000 п.
0000031659 00000 п.
0000031733 00000 п.
0000031928 00000 п.
0000032122 00000 п.
0000032902 00000 н.
0000033371 00000 п.
0000033859 00000 п.
0000034383 00000 п.
0000035188 00000 п.
0000052937 00000 п.
0000053500 00000 п.
0000053523 00000 п.
0000054685 00000 п.
0000054933 00000 п.
0000055200 00000 н.
0000055508 00000 п.
0000055713 00000 п.
0000055814 00000 п.
0000055837 00000 п.
0000056992 00000 п.
0000057015 00000 п.
0000058198 00000 п.
0000058221 00000 п.
0000059327 00000 п.
0000059350 00000 п.
0000060497 00000 п.
0000061090 00000 п.
0000061344 00000 п.
0000061367 00000 п.
0000062526 00000 п.
0000062549 00000 п.
0000063635 00000 п.
0000063657 00000 п.
0000064474 00000 п.
0000064553 00000 п.
0000071403 00000 п.
0000072340 00000 п.
0000073826 00000 п.
0000074688 00000 п.
0000074767 00000 п.
0000074838 00000 п.
0000074909 00000 н.
0000074980 00000 п.
0000075051 00000 п.
0000075123 00000 п.
0000075196 00000 п.
0000075267 00000 п.
0000075338 00000 п.
0000003865 00000 н.
0000005194 00000 н.
трейлер
]
>>
startxref
0
%% EOF
760 0 объект
>
эндобдж
761 0 объект
>
эндобдж
762 0 объект
[
763 0 руб.
]
эндобдж
763 0 объект
>
эндобдж
918 0 объект
>
транслировать
HUole ڕ CA \ u0u) #s
Исследовательские статьи, журналы, авторы, подписчики, издатели
Как крупный международный издатель
академических и исследовательских журналов Science Alert издает
и разрабатывает названия в партнерстве с самыми
престижные научные общества и издатели.Наша цель
заключается в том, чтобы максимально широко использовать качественные исследования.
зрительская аудитория.
Мы прилагаем все усилия, чтобы поддержать исследователей
которые публикуют в наших журналах. Есть масса информации
здесь, чтобы помочь вам публиковаться вместе с нами, а также ценные
услуги для авторов, которые уже публиковались у нас.
2021 цены уже доступны. Ты
может получить личную / институциональную подписку перечисленных
журналы прямо из Science Alert. В качестве альтернативы вы
возможно, пожелает связаться с выбранным вами агентством по подписке.
Направляйте заказы, платежи и запросы в службу поддержки.
в службу поддержки клиентов журнала в Science Alert.
Science Alert гордится своей
тесные и прозрачные отношения с обществом. В качестве
некоммерческий издатель, мы стремимся к самым широким
возможное распространение публикуемых нами материалов и
на предоставление услуг высочайшего качества нашим
издательские партнеры.
Здесь вы найдете ответы на наиболее часто задаваемые вопросы (FAQ), которые мы получили по электронной почте или через контактную форму в Интернете.В зависимости от характера вопросов мы разделили часто задаваемые вопросы на разные категории.
Азиатский индекс научного цитирования (ASCI)
стремится предоставить авторитетный, надежный и
значимая информация по освещению наиболее важных
и влиятельные журналы для удовлетворения потребностей мировых
научное сообщество.База данных ASCI также предоставляет ссылку
к полнотекстовым статьям до более чем 25000 записей с
ссылка на цитированные ссылки.
Интернет-курсов PDH. PDH для профессиональных инженеров. ПДХ Инжиниринг.
«Мне нравится широта ваших курсов по HVAC; не только экология или экономия энергии
курсов.
Рассел Бейли, П.E.
Нью-Йорк
«Он укрепил мои текущие знания и научил меня еще нескольким новым вещам.
, чтобы познакомить меня с новыми источниками
информации.
Стивен Дедак, П.Е.
Нью-Джерси
«Материал был очень информативным и организованным. Я многому научился, и они были
. очень быстро отвечает на вопросы.
Это было на высшем уровне. Будет использовать
снова . Спасибо. «
Blair Hayward, P.E.
Альберта, Канада
«Простой в использовании веб-сайт. Хорошо организованный. Я действительно воспользуюсь вашими услугами снова.
проеду по вашей компании
имя другим на работе. «
Roy Pfleiderer, P.E.
Нью-Йорк
«Справочные материалы были превосходными, и курс был очень информативным, особенно потому, что я думал, что уже знаком с
с деталями Канзас
Городская авария Хаятт.»
Майкл Морган, P.E.
Техас
«Мне очень нравится ваша бизнес-модель. Мне нравится просматривать текст перед покупкой. Я нашел класс
. информативно и полезно
на моей работе «
Вильям Сенкевич, П.Е.
Флорида
«У вас большой выбор курсов, а статьи очень информативны.Вы
— лучшее, что я нашел ».
Russell Smith, P.E.
Пенсильвания
«Я считаю, что такой подход позволяет работающему инженеру легко зарабатывать PDH, давая время на изучение
материал «.
Jesus Sierra, P.E.
Калифорния
«Спасибо, что разрешили мне просмотреть неправильные ответы.На самом деле
человек узнает больше
от отказов »
John Scondras, P.E.
Пенсильвания
«Курс составлен хорошо, и использование тематических исследований является эффективным.
способ обучения. «
Джек Лундберг, P.E.
Висконсин
«Я очень впечатлен тем, как вы представляете курсы; i.е., позволяя
студент для ознакомления с курсом
материалов до оплаты и
получает викторину «
Арвин Свангер, П.Е.
Вирджиния
«Спасибо за то, что вы предложили все эти замечательные курсы. Я определенно выучил и
получил огромное удовольствие «.
Мехди Рахими, П.Е.
Нью-Йорк
«Я очень доволен предлагаемыми курсами, качеством материалов и простотой поиска.
на связи
курсов.»
Уильям Валериоти, P.E.
Техас
«Этот материал в значительной степени оправдал мои ожидания. По курсу было легко следовать. Фотографии в основном обеспечивали хорошее наглядное представление о
. обсуждаемых тем ».
Майкл Райан, P.E.
Пенсильвания
«Именно то, что я искал. Потребовался 1 балл по этике, и я нашел его здесь.»
Джеральд Нотт, П.Е.
Нью-Джерси
«Это был мой первый онлайн-опыт получения необходимых мне кредитов PDH. Это было
информативно, выгодно и экономично.
Я очень рекомендую
всем инженерам.
Джеймс Шурелл, П.Е.
Огайо
«Я понимаю, что вопросы относятся к« реальному миру »и имеют отношение к моей практике, и
не на основании каких-то неясных раздел
законов, которые не применяются
до «нормальная» практика.»
Марк Каноник, П.Е.
Нью-Йорк
«Отличный опыт! Я многому научился, чтобы перенести его на свой медицинский прибор.
организация. «
Иван Харлан, П.Е.
Теннесси
«Материалы курса имели хорошее содержание, не слишком математическое, с хорошим акцентом на практическое применение технологий».
Юджин Бойл, П.E.
Калифорния
«Это был очень приятный опыт. Тема была интересной и хорошо изложенной,
а онлайн-формат был очень
Доступно и просто
использовать. Большое спасибо «.
Патрисия Адамс, P.E.
Канзас
«Отличный способ добиться соответствия требованиям PE Continuing Education в рамках ограничений по времени лицензиата.»
Джозеф Фриссора, P.E.
Нью-Джерси
«Должен признаться, я действительно многому научился. Помогает иметь распечатанный тест во время
обзор текстового материала. Я
также оценил просмотр
фактических случаев предоставлено.
Жаклин Брукс, П.Е.
Флорида
«Документ» Общие ошибки ADA при проектировании объектов «очень полезен.
испытание потребовало исследования в
документ но ответы были
в наличии. «
Гарольд Катлер, П.Е.
Массачусетс
«Я эффективно использовал свое время. Спасибо за широкий выбор вариантов.
в транспортной инженерии, что мне нужно
для выполнения требований
Сертификат ВОМ.»
Джозеф Гилрой, П.Е.
Иллинойс
«Очень удобный и доступный способ заработать CEU для моих требований PG в Делавэре».
Ричард Роудс, P.E.
Мэриленд
«Я многому научился с защитным заземлением. До сих пор все курсы, которые я прошел, были отличными.
Надеюсь увидеть больше 40%
курсов со скидкой.»
Кристина Николас, П.Е.
Нью-Йорк
«Только что сдал экзамен по радиологическим стандартам и с нетерпением жду возможности сдать дополнительный
курсов. Процесс прост, и
намного эффективнее, чем
приходится путешествовать. «
Деннис Мейер, P.E.
Айдахо
«Услуги, предоставляемые CEDengineering, очень полезны для Professional
. Инженеры получат блоки PDH
в любое время.Очень удобно »
Пол Абелла, P.E.
Аризона
«Пока все отлично! Поскольку я постоянно работаю матерью двоих детей, у меня мало
пора искать где
получить мои кредиты от. «
Кристен Фаррелл, П.Е.
Висконсин
«Это было очень познавательно и познавательно.Легко для понимания с иллюстрациями
и графики; определенно делает это
проще поглотить все
теорий. «
Виктор Окампо, P.Eng.
Альберта, Канада
«Хороший обзор принципов работы с полупроводниками. Мне понравилось пройти курс по
. мой собственный темп во время моего утро
до метро
на работу.»
Клиффорд Гринблатт, П.Е.
Мэриленд
«Просто найти интересные курсы, скачать документы и сдать
викторина. Я бы очень рекомендовал
вам на любой PE, требующий
CE единиц. «
Марк Хардкасл, П.Е.
Миссури
«Очень хороший выбор тем из многих областей техники.»
Randall Dreiling, P.E.
Миссури
«Я заново узнал то, что забыл. Я также рад оказать финансовую помощь
по ваш промо-адрес электронной почты который
сниженная цена
на 40%. «
Конрадо Казем, П.E.
Теннесси
«Отличный курс по разумной цене. Воспользуюсь вашими услугами в будущем».
Charles Fleischer, P.E.
Нью-Йорк
«Это был хороший тест и фактически подтвердил, что я прочитал профессиональную этику.
кодов и Нью-Мексико
правил. «
Брун Гильберт, П.E.
Калифорния
«Мне очень понравились занятия. Они стоили потраченного времени и усилий».
Дэвид Рейнольдс, P.E.
Канзас
«Очень доволен качеством тестовых документов. Буду использовать CEDengineerng
. при необходимости дополнительно
аттестат. «
Томас Каппеллин, П.E.
Иллинойс
«У меня истек срок действия курса, но вы все же выполнили свое обязательство и дали
мне то, за что я заплатил — много
оценено! «
Джефф Ханслик, P.E.
Оклахома
«CEDengineering предлагает удобные, экономичные и актуальные курсы.
для инженера »
Майк Зайдл, П.E.
Небраска
«Курс был по разумной цене, материал был кратким, а
хорошо организовано. «
Glen Schwartz, P.E.
Нью-Джерси
«Вопросы подходили для уроков, а материал урока —
. хороший справочный материал
для деревянного дизайна. «
Брайан Адамс, П.E.
Миннесота
«Отлично, я смог получить полезные рекомендации по простому телефонному звонку.»
Роберт Велнер, P.E.
Нью-Йорк
«У меня был большой опыт работы в прибрежном строительстве — проектирование
Building курс и
очень рекомендую .»
Денис Солано, P.E.
Флорида
«Очень понятный, хорошо организованный веб-сайт. Материалы курса этики Нью-Джерси были очень хорошими
хорошо подготовлено. «
Юджин Брэкбилл, P.E.
Коннектикут
«Очень хороший опыт. Мне нравится возможность загружать учебные материалы на
. обзор везде и
всякий раз, когда.»
Тим Чиддикс, P.E.
Колорадо
«Отлично! Сохраняю широкий выбор тем на выбор».
Уильям Бараттино, P.E.
Вирджиния
«Процесс прямой, без всякой ерунды. Хороший опыт».
Тайрон Бааш, П.E.
Иллинойс
«Вопросы на экзамене были зондирующими и демонстрировали понимание
материала. Полная
и комплексное.
Майкл Тобин, P.E.
Аризона
«Это мой второй курс, и мне понравилось то, что мне предложили курс
поможет по моей линии
работ.»
Рики Хефлин, P.E.
Оклахома
«Очень быстро и легко ориентироваться. Я определенно буду использовать этот сайт снова».
Анджела Уотсон, P.E.
Монтана
«Легко выполнить. Нет путаницы при подходе к сдаче теста или записи сертификата».
Кеннет Пейдж, П.E.
Мэриленд
«Это был отличный источник информации о солнечном нагреве воды. Информативный
и отличное освежение ».
Luan Mane, P.E.
Conneticut
«Мне нравится, как зарегистрироваться и читать материалы в автономном режиме, а затем
Вернись, чтобы пройти викторину «
Алекс Млсна, П.E.
Индиана
«Я оценил объем информации, предоставленной для класса. Я знаю
это вся информация, которую я могу
Использование в реальных жизненных ситуациях «
Натали Дерингер, P.E.
Южная Дакота
«Обзорные материалы и образец теста были достаточно подробными, чтобы позволить мне
успешно завершено
курс.»
Ира Бродская, П.Е.
Нью-Джерси
«Веб-сайтом легко пользоваться, вы можете скачать материал для изучения, а потом вернуться.
и пройдите викторину. Очень
удобно а на моем
собственный график «
Майкл Глэдд, P.E.
Грузия
«Спасибо за хорошие курсы на протяжении многих лет.»
Деннис Фундзак, П.Е.
Огайо
«Очень легко зарегистрироваться, получить доступ к курсу, пройти тест и распечатать PDH
Сертификат . Спасибо за создание
процесс простой ».
Фред Шейбе, P.E.
Висконсин
«Опыт положительный.Быстро нашел курс, который соответствовал моим потребностям, и закончил
один час PDH в
один час. «
Стив Торкильдсон, P.E.
Южная Каролина
«Мне понравилась возможность скачать документы для проверки содержания
и пригодность, до
имея платить за
материал .»
Ричард Вимеленберг, P.E.
Мэриленд
«Это хорошее напоминание об ЭЭ для инженеров, не занимающихся электричеством».
Дуглас Стаффорд, П.Е.
Техас
«Всегда есть возможности для улучшения, но я ничего не могу придумать в вашем
. процесс, которому требуется
улучшение.»
Thomas Stalcup, P.E.
Арканзас
«Мне очень нравится удобство участия в онлайн-викторине и получение сразу
сертификат. «
Марлен Делани, П.Е.
Иллинойс
«Учебные модули CEDengineering — это очень удобный способ доступа к информации по
. много разные технические зоны за пределами
по своей специализации без
приходится путешествовать.}

Показатель	Легкая работа, Вт	Работа средней тяжести, Вт	Тяжелая работа (292 — 349 Вт)
105 — 140	141 — 175	176 — 232	233 — 291
Верхняя граница
Температура тела (ректальная), °С	37,4	37,5	37,7	37,8	37,9
Средневзвешенная температура кожи, °С	35,2	34,8	34,3	33,2	32,6
Разность между температурой кожи груди и стопы, °С	1-2	1-2
Средняя температура тела, °С			36,9	36,9
Теплосодержание, кДж/кг			128	128
Накопление тепла, кДж/кг			2,93	2,93
Влагопотери, г/ч	100	145	175	210	300
ЧСС в минуту	85	95	110	120	130
Нижняя граница
Температура тела (ректальная), °С	36,7	36,8	36,9	37	37,2
Средневзвешенная температура кожи, °С	31,7	31,6	30,6	30	29
Разность между температурой кожи груди и стопы, °С	4-6	4-6
Средняя температура тела, °С			35,2
Теплосодержание, кДж/кг			122,25
Дефицит тепла, кДж/кг			2,93
Влагопотери, г/ч	40	60	80	100	120

Микроклимат и тепловой обмен на производстве

Микроклимат производственных помещений

Основные параметры микроклимата

Влияние низких температур на организм

Тест по физике с ответами (Теплоотдача у работающего в условиях …)

Конвективная теплопередача — обзор

2.6.2 Математическое моделирование процессов поверхностной индукционной закалки

Конвекционная теплопередача — обзор

1.2.4 Тепловая конвекция

Границы | Количественная оценка коэффициентов теплопередачи листьев с помощью активной термографии при различных условиях пограничного слоя

Введение

Материалы и методы

Теоретические основы и описание модели

Растительный материал

Тепловизор

Экспериментальная установка

Измерения

Содержание воды в листьях

Обработка ветра

Обработка данных и анализ

Измерения τ-

Статистический анализ

Результаты

Связь между LWC и τ адаптированных к темноте листьев

Изменения параметров теплопередачи листьев, вызванные ветром и светом

Вызванные ветром и светом пространственные изменения в T

Пространственные изменения τ, вызванные ветром и светом

Корреляция между смоделированным листом

Вклад h

Обсуждение

Вклад авторов

Финансирование

Конфликт интересов

Благодарности

Дополнительные материалы

Ссылки

Процессы тепло- и массообмена между поверхностью человеческого тела и окружающим воздухом на разных высотах

Исследовательские статьи, журналы, авторы, подписчики, издатели

Интернет-курсов PDH. PDH для профессиональных инженеров. ПДХ Инжиниринг.

Добавить комментарий Отменить ответ