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Enregistrement W2071195019 · doi:10.1061/40976(316)209

Use of CFD Modeling for Creating Recreational Opportunities at the Calgary Bow River Weir

2008· article· en· W2071195019 sur OpenAlexaffabout
Fangbiao Lin, Darren Shepherd, Chuck Slack, S. T. Shipley, Al Nilson

Notice bibliographique

RevueWorld Environmental and Water Resources Congress 2008 · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensKlohn Crippen Berger (Canada)Department of Transportation, Infrastructure and EnergyVanguard College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeirComputational fluid dynamicsHydraulic jumpVolume of fluid methodEnvironmental scienceHydraulic engineeringHydraulic structureMarine engineeringChannel (broadcasting)Hydrology (agriculture)Flow (mathematics)EngineeringGeotechnical engineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Calgary Bow River Weir Project is intended to remove an existing safety hazard created by an ogee weir, while maintaining the weir's ability to divert water for irrigation and not increasing upstream flood levels. The river reach downstream of the weir will be transformed into a high water channel and a low water channel, each comprised of multiple pool-and-drop features to provide recreational opportunities for boaters and improve fish passage at the site. Computational fluid dynamics models were developed to evaluate hydraulic conditions of design modifications to HWC Drop #1. In this study, a volume-of-fluid (VOF) model was employed to predict the water surface profile and to assess whether a hydraulic jump would form downstream of the drop structure. The CFD models were validated by comparing CFD results with qualitative and quantitative data collected in the physical models. The comparisons indicated that the CFD models were able to correctly predict hydraulic jump formation immediately downstream of the weir for the existing design, and demonstrated satisfactory hydraulic conditions for the proposed design at flows at which boat passage is expected to occur. This study demonstrated that CFD modeling is a viable tool for predicting flows involving highly deformed water surfaces, such as those associated with hydraulic jumps.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,152 · 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 tête enseignante, 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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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