Large eddy simulation of forest canopy flow for wildland fire modeling
Notice bibliographique
Résumé
Large eddy simulation (LES) based computational fluid dynamics (CFD) simulators have obtained increasing attention in the wildland fire research community, as these tools allow the inclusion of important driving physics. However, due to the complexity of the models, individual aspects must be isolated and tested rigorously to ensure meaningful results. As wind is a driving force that can significantly dictate the behavior of a wildfire, the simulation of wind is studied in the context of a particular LES CFD model, the Wildland–urban interface Fire Dynamics Simulator (WFDS). As WFDS has yet to be tested extensively with regard to wind flow within and above forest canopies, a study of its ability to do so is carried out. First, three simulations are conducted using periodic boundary conditions. Two of these assume a spatially heterogeneous forest and one models wind downstream of a canopy edge. Second, two simulations are conducted with specified “inflow” conditions using two inflow profiles: one static and one dynamic (driven by a precursor simulation). Using periodic boundary conditions, the model is found to generate profiles of mean velocity and turbulent statistics that are representative of experimental measurements. The dynamic inflow scenario is found to perform better than the static case.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 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 ».