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Enregistrement W1596139472 · doi:10.1108/09615531311289132

Loss of monotonicity and anomalous scaling behavior in the passive scalar gradient

2013· article· en· W1596139472 sur OpenAlexaff
Ivan Langella, Carlo Scalo, C. Meola

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Numerical Methods for Heat &amp Fluid Flow · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermittencyScalar fieldScalar (mathematics)ScalingIsotropyTaylor microscaleMonotonic functionStatistical physicsTurbulencePhysicsClassical mechanicsReynolds numberMathematical analysisMathematicsMechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to discuss some fundamental aspects regarding the anomalies in the passive scalar field advected by forced homogenous and isotropic turbulence, by inspection of the analytical properties of the governing equations and with the aid of direct numerical simulation (DNS) data. Design/methodology/approach Results from a pseudo‐spectral DNS of a unitary‐Schmidt‐ number passive scalar advected by a low Reynolds number flow field, Reλ=50 and 70 (based on the Taylor microscale λ) allow for a preliminary assessment of the developed numerical model. Findings Manipulation of the governing equations for the scalar field (which are monotonic) reveals that the unboundedness of the scalar gradient magnitude is not ruled out by the mathematical properties of the correspondent conservation equation. Classic intermittency effects in the passive scalar field have been reproduced, such as non‐Gaussian behavior of the passive scalar statistics, loss of local isotropy, and multi‐fractal scaling of scalar structure functions. Moreover, Taylor and Richardson theories are, surprisingly, not confirmed only in the dissipation range (small‐scales anomalies). Originality/value The authors suggest that the origin of intermittency (qualitatively pictured here as violent burst in spatial gradient quantities) should be sought in the loss of monotonicity of the evolution equation of the scalar gradient.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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