Физики НИУ ВШЭ выяснили, что происходит внутри устойчивого вихря

В атмосфере и в океане часто наблюдаются крупные вихри с характерными спиральными рукавами. Физики из НИУ ВШЭ объяснили, как они формируются и почему сохраняют свою структуру. Оказалось, что скорости в точках, расположенных вдоль одной дуги вихря, остаются связанными даже на больших расстояниях. При этом в направлении от центра вихря эта связь быстро ослабевает. Такие различия помогают объяснить образование рукавов и могут улучшить модели атмосферных и океанических течений. Результаты опубликованы в Physical Review Fluids.
Турбулентное течение — это движение жидкости или газа, для которого характерны завихрения, интенсивное перемешивание и резкие изменения скорости. Проследить движение каждой частицы в таком потоке невозможно, поэтому исследователи описывают его через усредненные характеристики. Например, с помощью парной корреляционной функции можно понять, как связаны скорости жидкости в двух точках потока.
Для развитой турбулентности, когда все направления равнозначны и вращение отсутствует, такие корреляционные связи уже довольно хорошо изучены. В трехмерном потоке возникающие завихрения распадаются на более мелкие, и на далеких расстояниях скорости практически «не знают» друг о друге. В двумерном потоке вихри стремятся собраться в более крупные, и связи между скоростями убывают с расстоянием гораздо медленнее.
В быстро вращающейся трехмерной жидкости структура такого потока меняется: среднее течение — крупный вихрь — становится более плоским, а мелкие пульсации внутри него сохраняют сложный трехмерный характер. Именно их взаимодействие и определяет статистические свойства течения внутри вихря.
В новой работе профессор Сергей Вергелес и доцент Леон Огородников, сотрудники ИТФ им. Л.Д. Ландау и Международной лаборатории физики конденсированного состояния НИУ ВШЭ, рассмотрели быстро вращающуюся трехмерную жидкость, в которой формируется устойчивый когерентный вихрь — огромный закрученный поток, который может возникать в океане и атмосфере. В атмосфере такие вихревые структуры хорошо видны в циклонах и антициклонах: облака в них собираются в спиралевидные рукава, образуя плотные протяженные области. Авторы исследовали, как ведут себя корреляции (связи) скоростей внутри такого вихря как в одной точке, так и на расстоянии друг от друга. Они рассматривали три компоненты скорости: радиальную (движение от оси вихря или к ней), азимутальную (движение по кругу вокруг оси вихря) и вертикальную (движение вдоль оси вихря).
Выяснилось, что связь между скоростями сохраняется на далеких расстояниях и медленно ослабевает с увеличением дистанции, но по-разному в разных направлениях: медленнее всего (логарифмически) — по окружности вихря, чуть быстрее — вдоль его оси и еще быстрее (степенным образом) — по радиусу. Этот эффект обусловлен пространственной неоднородностью вращения среды, в которой элементы жидкости, находящиеся на разных расстояниях от оси вращения, движутся с разными угловыми скоростями, то есть совершают полный оборот за разное время. Такое медленное ослабление связей поля скорости в азимутальном направлении по сравнению с радиальным наглядно проявляется в виде спиралевидных рукавов, вытянутых в направлении вращения жидкости и сжатых в поперечном направлении. Подобные спиралевидные рукава возникают и в галактиках. Несмотря на то что в этих системах другая физика, именно неоднородное (дифференциальное) вращение приводит к формированию рукавов той же формы.
Авторы также выяснили, что связи между одинаковыми компонентами скорости почти не зависят от того, как именно в систему подается энергия, тогда как связи между разными компонентами к этому чувствительны.
Леон Огородников
«Дальние связи между одинаковыми компонентами скорости почти не зависят от статистических свойств силы, поставляющей энергию в систему, а вот корреляции между азимутальной и радиальной компонентами скорости устроены иначе: они слабее, быстрее убывают с расстоянием, а также зависят от статистики накачки», — комментирует один из авторов исследования, младший научный сотрудник Международной лаборатории физики конденсированного состояния НИУ ВШЭ и ИТФ им. Л.Д. Ландау Леон Огородников.
Полученные результаты помогают лучше понять внутреннее устройство крупных когерентных вихрей, которые возникают в океанических и атмосферных течениях на Земле и на других планетах.
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.


