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Enregistrement W2081506163 · doi:10.1017/s0022112005006567

Experimental study of a turbulent buoyant helium plume

2005· article· en· W2081506163 sur OpenAlexaff
Timothy J. O’Hern, Elizabeth J. Weckman, Andrew Gerhart, Sheldon R. Tieszen, Robert W. Schefer

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulencePhysicsParticle image velocimetryReynolds numberMechanicsPlumePlanar laser-induced fluorescenceVortexOpticsThermodynamicsLaser-induced fluorescenceLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental study has been performed on the dynamics of a large turbulent buoyanthelium plume. Two-dimensional velocity fields were measured using particle image velocimetry (PIV) while helium mass fraction was determined by planar laser-induced fluorescence (PLIF). PIV and PLIF were performed simultaneously in order to obtain velocity and mass fraction data over a plane that encompassed the plume core, the near-field mixing zones and the surrounding air. The Rayleigh–Taylor instability at the base of the plume leads to the vortex that grows to dominate the flow. This process repeats in a cyclical manner. The temporally and spatially resolved data show a strong negative correlation between density and vertical velocity, as well as a strong 90° phase lag between peaks in the vertical and horizontal velocities throughout the flow field owing to large coherent structures associated with puffing of the turbulent plume. The joint velocity an mass fraction data are used to calculate Favre-averaged statistics in addition to Reynolds-(time) averaged statistics. Unexpectedly, the difference between both the Favre-averaged and Reynolds-averaged velocities and second-order turbulent statistics is less than the uncertainty in the data throughout the flow field. A simple analysis was performed to determine the expected differences between Favre and Reynolds statistics for flows with periodic fluctuations in which the density and velocity fields are perfectly correlated, but have the phase relations as suggested by the data. The analytical results agreewith the data, showing that the Favre and Reynolds statistics will be the same to lead order. The combination of observation and simple analysis suggests that for buoyancy-dominated flows in which it can be expected that density and velocity are strongly correlated,phase relations will result in only second-order differences between Favre- and Reynolds-averaged data in spite of strong fluctuations in both density and velocity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations82
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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