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Enregistrement W2089778738 · doi:10.1063/1.1683151

Four dynamical regimes for a starting plume model

2004· article· en· W2089778738 sur OpenAlexaff
Catherine A. Hier Majumder, David A. Yuen, Alain Vincent

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrandtl numberInviscid flowPhysicsNusselt numberPlumeMechanicsTurbulent Prandtl numberRayleigh numberBoundary layerRayleigh scatteringConvectionNatural convectionReynolds numberThermodynamicsTurbulenceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of two-dimensional plumes was modeled numerically to study the dynamics of plumes with Rayleigh numbers in the range of 104 to 108 and Prandtl numbers in the range of 0.025 to 10 000. In this study we deal with a geometry driven by a heated line source, which is different from the basally heated Rayleigh–Bénard convection between two horizontal plates. We found four different regimes for plume growth: a diffusive-viscous regime characterized by both thick thermal and velocity boundary layers; an inviscid-diffusive regime with thin velocity and thick temperature boundary layers; a viscous nondiffusive regime with thick velocity boundary layers and thin thermal ones; and an inviscid nondiffusive regime with both thin velocity and narrow thermal boundary layers. We also studied the dependence of the Nusselt number on height for various Rayleigh and Prandtl numbers. We found that plumes with Prandtl numbers as high as 104 grown at a high Rayleigh number (108) are significantly different from plumes developed in an infinite Prandtl number fluid.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,285

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations29
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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