Theoretical analysis of mixing in liquid clouds – Part 3: Inhomogeneousmixing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. An idealized diffusion–evaporation model of time-dependent mixing between a cloud volume and a droplet-free volume is analyzed. The initial droplet size distribution (DSD) in the cloud volume is assumed to be monodisperse. It is shown that evolution of the microphysical variables and the final equilibrium state are unambiguously determined by two non-dimensional parameters. The first one is the potential evaporation parameter R, proportional to the ratio of the saturation deficit to the liquid water content in the cloud volume, that determines whether the equilibrium state is reached at 100 % relative humidity, or is characterized by a complete evaporation of cloud droplets. The second parameter Da is the Damkölher number equal to the ratio of the characteristic mixing time to the phase relaxation time. Parameters R and Da determine the type of mixing.The results are analyzed within a wide range of values of R and Da. It is shown that there is no pure homogeneous mixing, since the first mixing stage is always inhomogeneous. The mixing type can change during the mixing process. Any mixing type leads to formation of a tail of small droplets in DSD and, therefore, to DSD broadening that depends on Da. At large Da, the final DSD dispersion can be as large as 0.2. The total duration of mixing varies from several to 100 phase relaxation time periods, depending on R and Da.The definitions of homogeneous and inhomogeneous types of mixing are reconsidered and clarified, enabling a more precise delimitation between them. The paper also compares the results obtained with those based on the classic mixing concepts. >
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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