Implementing Large-Eddy Simulation Capability in a Compressible Mesoscale Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The large size of modern wind turbines and wind farms triggers processes above the surface layer, which extend to the junction between microscales and mesoscales, and pushes the limits of existing approaches to predict the wind. The main objectives of this study are thus to introduce and evaluate an approach that will better account for physical processes within the atmospheric boundary layer (ABL), and allow for both microscale and mesoscale modeling. The proposed method, in which mathematical model and main numerical aspects are presented, combines a mesoscale approach with a large-eddy simulation (LES) model based on the Compressible Community Mesoscale Model (MC2). It is evaluated relying on a shear-driven ABL case allowing the authors to assess the model behavior at very high resolution as well as more specific numerical aspects such as the vertical discretization and time and space splitting of turbulence-related terms. The proposed LES-capable mesoscale model is shown to perform on par with other similar reference LES models, while being slightly more dissipative. A new vertical discretization of the turbulent processes eliminates a spurious numerical mode in the solution. Finally, the splitting of horizontal and vertical turbulence-related terms is shown to have no impact on the results of the test cases. It is thus demonstrated that the revised MC2 is suitable at both microscales and mesoscales, thus setting a strong foundation for future work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».