Estimating Transverse Mixing in Open Channels due to Secondary Current-Induced Shear Dispersion
Notice bibliographique
Résumé
For transverse mixing problems in open channels, the effect of secondary currents on a tracer cloud is to disperse and mix the tracer in three dimensions more rapidly than would be the case if transverse turbulent diffusion were acting alone. Transverse mixing of this kind is difficult to simulate using two-dimensional depth-averaged mixing models which typically requires the specification of an equivalent dispersivity combining the effects of vertical shear dispersion and horizontal turbulent diffusion. In this paper, a two-dimensional vertically averaged and moment (VAM) equation technique for describing the transverse mixing mechanics of passive tracer vertical shear dispersion in approximately uniform curved open channel flow is detailed. An analytical expression is generated and compared to previous works in the literature describing the longitudinal development and asymptotic value of transverse dispersivity due to secondary current vertical shear dispersion. This expression is shown to describe the changing value of dispersivity even within the advective zone where traditional two-dimensional models cannot be applied. Distributions of depth-averaged concentration generated from numerical simulations of the VAM equations are compared to other higher fidelity computational results. The practical value of this VAM analysis framework is discussed relative to the potential for implementation in modern river modeling software packages.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».