Метод ранса: Консультативно-диагностический центр | Санаторий имени Кирова, Kirov Holiday Center, Ялта

Содержание

Метод RANC в Астане | Метод ранк Астана

Стоимость услуг:

Консультация	5 000 тенге
Однодневный курс	30 000 тенге
Трёхдневный курс	75 000 тенге
Пятидневный курс	100 000 тенге
Десятидневный курс	150 000 тенге

Новый высокоэффективный метод лечения неврологических и других заболеваний. Метод RANC (The restoration Of The Activity Of Nerve Centers, или Восстановление Активности Нервных Центров), метод прежде всего направлен на восстановление нормальной активности центральной нервной системы, прежде всего головного мозга,посредством введения стерильного раствора воды для кратковременного возбуждения рецепторов трапециевидной мышцы спины, которая передает стимуляцию,через добавочный нерв (accesorius), непосредственно в стволовые структуры головного мозга, где находится жизненно важные центры (центр кровообрашения, центр дыхания)

Метод RANC не является чем-то нетрадиционным, поскольку он основан на фундаментальных законах нейрофизиологии, анатомии и терапии. Данный метод разработан и внедрен в повседневную клиническую практику одним из ведущих неврологов г. Краснодара Пономаренко Андрем Александровичем, врачом высшей категории.

Показания к приминению:

Боли в позвоночнике:
Боли в шее.
Боли между лопатками.
Боли в пояснице.
Боли в грудной клетке(межреберной невроолгии).
Боли в плечах,предплечьях и костях( в том числе онемении рук).
Боли в коленных и тазобедреных суставах.
Поражения седалищного нерва.
Грыжи межпозвоночных дисков.
Боли при поражении тройничного нерва.

Голавная боль,в том числе мигрени,последствия травм и внутричерепное давление.
Боли в области сердца и стенокардии.
Эпилепсия.
Тики.
Последствия инсультов.
Нарушения речи-Логонервоз (заикание)
Нарушения мозгового кровообращения.
Синдром Паркинсона.
Вегетососудистая дистония (надсегментарная вегетативная дисфункция)
Детский церебральный паралич.

Метод RANC не имеет абсолютных противопоказаний ни по возросту, ни по полу,ни по стажу заболевания.

Относительным противопоказанием являются крайне тяжелое состояние.

Сеанс— это однократное посещение пациентом клиники,челение проводится амбулатурно, т.е. не предполагается стационарного пребывания пациента.

В дальнейшем делается перерыв в лечении до 2х месяцев, оцениваются результаты лечения, в последующем определяется индивидуальная тактика провдения последующих сеансов терапии.

Танкинова Айзада Абаевна

Врач гинеколог, Апи-гирудотерапевт, висцеральный терапевт

Иммуноблот рекомбинантный, антитела к вирусу гепатита С, IgG (recomBlot HCV IgG)

Исследуемый материал Сыворотка крови

Метод определения Метод иммуноблота (технология рекомбинантный Line Blot).

Высокоспецифичное исследование, использующееся для верификации положительных результатов скрининговых тестов на наличие антител к вирусу гепатита С.

Метод позволяет выполнять раздельную оценку наличия специфических IgG антител к различным антигенам вируса гепатита С (структурным нуклеокапсидным: Cor-1 и Cor-2 и неструктурным: хеликаза, NS3, NS4, NS5). Используется в качестве подтверждающего исследования для уточнения неясных результатов скрининговых ИФА тестов, направленных на суммарную оценку наличия антител к вирусу гепатита С.

Первый шаг в лабораторной диагностике гепатита С – скрининговое исследование на наличие специфических антител к вирусу методом иммуноферментного анализа (ИФА) (см. тест № 79). Положительный результат теста на антитела, полученный при первичном тестировании, подлежит обязательной перепроверке в дополнительных более специфичных исследованиях, чтобы исключить ненужные медицинские исследования и лишние психологические травмы. Этот тест, как и другие ИФА-тесты, может иногда давать ложноположительный результат вследствие перекрёстных реакций и неспецифического связывания, определяющихся индивидуальными особенностями сыворотки пациента. Технологии скрининговых и подтверждающих тестов в разных лабораториях часто различаются, в некоторых случаях результаты, полученные в разных лабораториях, расходятся. При выявлении у обследуемого человека антител к вирусу, которые могут присутствовать в крови как при текущей инфекции, так и после выздоровления, далее наиболее важно, в клиническом плане, подтвердить или исключить текущую инфекцию. Для этого служат ПЦР-тесты, выявляющие РНК вируса в крови (см. тесты № 321 и № 323).

Положительный результат ПЦР-тестирования означает присутствие вируса гепатита С в крови, дополнительное определение генотипа вируса (см. тест № 324) помогает определить тактику лечения пациента. Отрицательный результат ПЦР-теста говорит об отсутствии вируса в крови в момент взятия пробы, что может быть как в случае, если инфицирования данным вирусом не было, так и в случае избавления от вируса после инфекции в прошлом (спонтанно или в результате лечения) или временного подавления репликации вируса.

Поэтому в случаях, когда результат теста на антитела положителен, а результат ПЦР-теста на РНК вируса отрицателен, человек рассматривается как потенциально инфицированный, и в этих ситуациях особенно важно, в том числе и психологически, убедиться в достоверности результатов определения антител.

Верифицировать результаты определения антител скрининговых ИФА-тестов помогает высокоспецифичное развёрнутое исследование антител методом иммуноблота, которое позволяет не только выявить, но также и идентифицировать антитела, направленные против определённых структурных и неструктурных компонентов вируса гепатита С, имеющих разную значимость.

Как и ИФА-тесты, этот метод информативен, в среднем, начиная с 3 — 4 недели инфекции – период появления в крови специфических антител.

Исключения:

«диагностическое окно» в течение инкубационного периода и очень ранней острой фазы, когда иммунный ответ задерживается, поскольку вирусная нагрузка очень мала;
иммуносупрессированные пациенты;
новорождённые с перинатальной инфекцией (нетипичная картина связанная с антителами матери).

Подтверждение инфекции вирусом гепатита С в этих ситуациях возможно лишь положительным результатом при повторных исследованиях вирусной РНК методом ПЦР.

Интерактивный метод БЭМ/РАНС в применении к ферме осевых приливных турбин | Журнал корабельных исследований

Пропустить пункт назначения

23 декабря 2021 г.

Сыннам Ким;

Иран Су;

Спирос А. Киннас

J Ship Res 65 (04): 320–345.

Номер бумаги: SNAME-JSR-04180018

https://doi.org/10.5957/JOSR.04180018

История статьи

Получено:

02 августа 2020 г.

Принято:

09 сентября 2020 г.

Опубликовано в Интернете:

12 октября 2020 г.

Цитировать
- Посмотреть эту цитату
- Добавить в менеджер цитирования
Делиться
- Facebook
- Твиттер
- LinkedIn
- MailTo
Получить разрешения
Поиск по сайту

Citation

Ким, Сыннам, Су, Иран и Спирос А. Киннас. «Интерактивный метод BEM / RANS, примененный к ферме осевых приливных турбин». J Ship Res 65 (2021): 320–345. doi: https://doi.org/10.5957/JOSR.04180018

Скачать файл цитаты:

Ris (Zotero)
Менеджер ссылок
EasyBib
Подставки для книг
Менделей
Документы
КонецПримечание
РефВоркс
Бибтекс

панель инструментов поиска

Расширенный поиск

В этом исследовании интерактивный метод, сочетающий метод граничных элементов (МГЭ) с решателем вязкого течения, решающим усредненные по Рейнольдсу уравнения Навье-Стокса (RANS), применяется к задачам взаимодействия нескольких турбин.

BEM впервые применяется к проблеме одной турбины для прогнозирования ее производительности с/без рыскания в условиях отсутствия кавитации/кавитации. Для выравнивания следа от лопасти используются улучшенные модели выравнивания следа, полное выравнивание следа и выравнивание нестационарного следа. Первый подходит для стационарного состояния с нулевым рысканьем, а второй используется для нестационарных прогнозов в случае ненулевого рысканья в набегающем потоке. Результаты BEM сравниваются с экспериментальными измерениями и результатами полномасштабного моделирования RANS для диапазона скоростей наконечника. Сравнение показывает удовлетворительное согласие численного и экспериментального подходов. После этого метод сопряжения BEM/RANS применяется к задачам взаимодействия нескольких турбин с различной компоновкой и разным смещением турбин к турбинам в осевом турбинном парке. Показано, что метод хорошо работает в этой задаче взаимодействия нескольких турбин благодаря возможности использования строго декартовой сетки в методе RANS, что минимизирует искусственную диффузию и повышает точность численного определения развития дальнего течения.

Представление турбины полями источника объемной силы/массы в подходе сопряжения BEM/RANS уменьшает количество ячеек, необходимых для полномасштабного 3D-моделирования RANS, и, следовательно, эффективно снижает вычислительные затраты.

Введение

В последние годы интерес к сбору приливной энергии растет из-за потребностей и перспектив чистой и возобновляемой энергии. Среди всех различных типов генераторов приливных течений наиболее часто применялась осевая приливная турбина из-за ее сходства с ветряными турбинами и инструментов анализа, которые изначально были разработаны для гребных винтов, но в равной степени применимы к турбинам без значительных модификаций. Из-за преимущественно двунаправленного потока на большинстве участков приливных течений типичные парки приливных турбин размещают турбины в несколько линий, перпендикулярных потоку (Тернок и др., 2011). В таких приложениях необходимо изучить взаимодействие турбины, чтобы уменьшить эффект энергетической тени и повысить общую эффективность турбинного парка.

Ключевые слова:

возобновляемые источники энергии, расчет, исследование корабля, моделирование резервуара, обращение, прогноз, энергия океана, эффективное пробуждение, турбина 1, осевое расстояние

Предметы:

Информационный менеджмент и системы, Моделирование резервуара

Этот контент доступен только в формате PDF.

Вы можете получить доступ к этой статье, если купите или потратите загрузку.

У вас еще нет аккаунта? регистр

Просмотр ваших загрузок

моделей турбулентности: какие выбрать?

«Турбулентность — важнейшая нерешенная проблема классической физики». (Ричард Фейнман, американский физик-теоретик, лауреат Нобелевской премии по физике в 1965)

«Сейчас я старик, и когда я умру и попаду в рай, есть два вопроса, по которым я надеюсь на просветление. Одна из них — квантовая электродинамика, а другая — турбулентное движение жидкостей. А насчет первого я настроен довольно оптимистично». (Гораций Лэмб, английский математик-прикладник, советник: Джордж Габриэль Стоукс)

Даже спустя несколько десятилетий после того, как эти великие ученые высказали эти замечания, моделирование турбулентности все еще остается непростым делом.

Идея использования жидкости для извлечения или доставки энергии не нова. В 17 веке Леонардо да Винчи проводил различные эксперименты по визуализации потока жидкости, говоря о вихревых потоках, завихрениях, завихрениях и завихрениях.

Рисунок 1: Экспериментальная визуализация, проведенная Осборном Рейнольдсом [1] (Источник: Осборн Рейнольдс (скан из книги) [общественное достояние], через Wikimedia Commons) сил (инерционных, вязких и др.), а также переходный режим между ними. Примечательно, что ламинарность или турбулентность — это свойство потока жидкости в динамических условиях, а не свойство жидкости.

Ламинарный поток: Жидкость течет по гладкому пути без разрыва между соседними путями. Вполне совместимо исследовать ламинарное течение как численно, так и экспериментально.

Турбулентный поток: Жидкость течет по хаотичному пути, который включает водовороты, водовороты и неустойчивость потока. Непросто, а в некоторых случаях почти невозможно исследовать турбулентное течение как численно, так и экспериментально.

Раньше численное определение типа течения жидкости было трудно реализовать. Ирландский ученый Осборн Рейнольдс (1883 г.) открыл безразмерное число, которое предсказывает поток жидкости на основе статических и динамических свойств, таких как скорость, плотность, динамическая вязкость и длина:

Re=(сила инерции)/(вязкая сила)=ρVL/μ

Где ρ (кг/м ³ ) — плотность жидкости, V (м/с ² ) — характеристика скорость потока, L (м) — характерный масштаб длины потока, а μ (Па*с) — динамическая вязкость жидкости.

Тип	Тип потока	Номер Рейнольдса
Внутренний	Ламинарный режим	до Re=2300
	Переходный режим	2300<Ре<4000
	Турбулентный режим	Re>4000
Внешний	Ламинарная турбулентность	Re>3×10 ⁵

Таблица 1: Типы течений по числу Рейнольдса

Если преобладают инерционные силы, препятствующие изменению скорости объекта и являющиеся причиной движения жидкости, то течение является турбулентным. Наоборот, если силы вязкости, определяемые как сопротивление течению, преобладают, течение является ламинарным. Обычно турбулентность возникает для жидкости с низкой вязкостью, но редко для жидкости с высокой вязкостью. Подробное описание числа Рейнольдса можно найти в SimWiki: Что такое число Рейнольдса?

Помимо ламинарного поведения, турбулентность включает в себя несколько препятствий и поэтому требует серьезных усилий во время экспериментальных и численных исследований. Турбулентность — это нестационарный, крайне неравномерный в пространстве и времени тип течения жидкости, трехмерный, вращательный, диссипативный (с точки зрения энергии) и диффузионный (явление переноса) при высоких числах Рейнольдса. Из-за этих дивергенций в турбулентном течении возникают крайне мелкомасштабные флуктуации скорости, давления и температуры. Несмотря на то, что возможна прямая реализация флуктуирующих значений в уравнении Навье-Стокса, называемая прямым числовым решением (DNS), она требует чрезвычайного количества ресурсов с точки зрения аппаратного обеспечения, программного обеспечения и человеческих усилий. Следовательно, при моделировании турбулентного течения должна быть реализована соответствующая численная модель.

Рисунок 2: Колебание скорости в турбулентном потоке [2]

В этом примере облачная CAE-платформа SimScale использовалась для исследования системы воздуховодов и оптимизации ее производительности. Загрузите его бесплатно, чтобы узнать, как это сделать.

Скачать бесплатно тематическое исследование

Турбулентный поток

Моделирование турбулентности

Какая модель турбулентности удобна для вашего CFD-анализа — сложный вопрос. Чтобы выбрать подходящую модель и максимально точно смоделировать физическое происшествие, необходимо:

Внимательно изучите физический инцидент, чтобы понять феномен
Подробно изучите литературу, чтобы определить подходящую модель
Если литературы недостаточно, попробуйте несколько моделей одновременно, чтобы получить точный прогноз
В процессе проверки позаботьтесь о модели, которую вы будете применять

Рисунок 3: Ламинарный (вверх) и турбулентный (вниз) поток — результаты анализа CFD для геометрии

Внедрение модели турбулентности в численную схему является существенным и имеет большое значение для результатов моделирования. На первом этапе необходимо провести быстрое обследование, относящееся к числу Рейнольдса, для определения типа потока жидкости. Например, если вы продолжаете использовать ламинарную модель (отсутствие турбулентности) для течения жидкости по цилиндру, который в реальности является турбулентным, влияние движущих сил, завихрений, завихрений и т. д. деструктивно сводится на нет. Таким образом, численное исследование расходится, как показано на рисунке 3.9.0003

Хотя существует ряд различных моделей турбулентности, исследующих движение жидкости, они основаны на турбулентной вязкости, а универсальной модели турбулентности пока не существует. Как правило, модели турбулентности классифицируют по основному уравнению и численному методу, используемому для расчета турбулентной вязкости, для которого ищется решение для турбулентности. Усредненные по Рейнольдсу уравнения Навье-Стокса (RANS) и уравнения моделирования больших вихрей (LES) являются распространенными, которые требуют сопоставимого количества ресурсов при проверке DNS. Кроме того, широко применяется нестационарный метод Навье-Стокса, усредненный по Рейнольдсу (URANS), в котором движение твердого тела или отрыв потока вызывает нестационарный поток.

Рисунок 4: Способность методов решать в соответствии с масштабом вихрей в рамках модели [3]

Основная цель моделирования турбулентности состоит в том, чтобы предложить уравнениям прогнозировать осредненные по времени поля скорости, давления и температуры без расчета полных турбулентный характер течения как функция времени, как в RANS и LES. Нет необходимости решать уравнения Навье-Стокса для каждого значения флуктуации, так как большинство инженерных задач не требуют столь комплексного решения. Модели турбулентности можно обобщить следующим образом:

DNS: Прямая реализация флуктуирующих значений в уравнении Навье-Стокса без какой-либо модели турбулентности.

LES: Усредненная модель турбулентности между DNS и RANS, в которой для крупномасштабных вихрей используются отфильтрованные уравнения Навье-Стокса. Соответствующая модель предпочтительнее для решения мелких водоворотов.

РАЕН: Математическая модель, основанная на средних значениях переменных как для стационарных, так и для динамических течений (нестационарных для УРАНС). Численное моделирование основано на модели турбулентности, которая выбрана произвольно, чтобы выяснить влияние флуктуации турбулентности на средний поток жидкости.

Таблица 2: Сравнение моделей/методов турбулентности [4]

Обычно применяемые модели турбулентности в CFD-анализе

Рисунок 5: Среда SimScale – модели турбулентности для CFD-анализа Методы и подмодели URANS широко применяются для решения различных задач вычислительной гидродинамики. Реализация LES встречается редко, но возможна в некоторых случаях, когда требуется гораздо больше вычислительных мощностей по сравнению с URANS/RANS. Вот наиболее известные модели турбулентности, которые вы можете запустить в среде SimScale [3]:

Spalart-Allmaras

Модель с одним уравнением
Нет настенных функций
Стабильный с хорошей сходимостью
Удобно: аэродинамические потоки, трансзвуковые потоки над аэродинамическими профилями
Ограничения: Решение сдвиговых течений, отрывного течения, затухающей турбулентности

k-эпсилон (в SimScale)

Модель с двумя уравнениями (турбулентная кинетическая энергия и диссипация)
Использует функции стены
Хорошая сходимость и низкие требования к памяти
Удобно: сжимаемый/несжимаемый, взаимодействие внешнего потока со сложной геометрией
Ограничения: неточно для нескользких стенок, неблагоприятных градиентов давления, сильного искривления потока и струйных течений

k-omega

Двухпараметрическая модель (турбулентная кинетическая энергия и диссипация)
Омега используется, так как ее легче решить, чем эпсилон

Использует функции стены
Хорошая сходимость и низкие требования к памяти
Удобно: Аналогично k-epsilon улучшенная точность для внутренних течений, искривлений, отрывных течений и струй
Ограничения: Трудно сходится и чувствителен к начальным условиям

k-omega SST (на SimScale)

Модель с двумя уравнениями (турбулентная кинетическая энергия и диссипация)
Настенные функции
Комбинация k-эпсилон (во внешней области пограничного слоя и за его пределами) и k-омега (во внутреннем пограничном слое)
Удобно: раздельные потоки и форсунки
Ограничения: трудно сходится

ЛЕС Смагоринский и ЛЕС Спарт Алмарас

Теория самоподобия
Решает небольшие водовороты с помощью модели в масштабе подсетки, а большие — на основе расчета геометрии
Разделяет поле скоростей на разрешенные (большие водовороты) и субсеточные части (маленькие водовороты)
Удобно: термическая усталость, вибрация, плавучие потоки (конструкция корабля)
Ограничения: Трудности в пристенных областях

Модели турбулентности

Заключение CFD-анализ турбулентного потока над домом, выполненный с помощью SimScale

Я надеюсь, что эта статья помогла вам лучше понять турбулентность.