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Enregistrement W2095107530 · doi:10.1115/imece2007-43584

3-D Simulation of Sedimentation in Turbidity Currents

2007· article· en· W2095107530 sur OpenAlexaff
Sarah Hormozi, Bahar Firoozabadi, H. Ghasvari Jahromi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbidity currentSettlingSedimentationTurbidityMechanicsTurbulenceParticle (ecology)Current (fluid)InflowParticle densityFlow velocityFlow (mathematics)GeologyPhysicsGeomorphologySedimentThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gravity currents on the inclined boundaries are formed when the inflow fluid has a density difference with the ambient fluid and a tangential component of gravity becomes the driving force. If the density difference arises from the suspended particles, the currents are known as particle-laden density currents, or turbidity currents in which the local density depends on the concentration of particles. A low Reynolds k-ε turbulent model is used to simulate three dimensional turbidity currents. Also some laboratory tests were conducted to study the 3D flow resulting from the release of particle laden density currents on a sloping surface in a channel of freshwater via a sluice gate. Kaolin was used as the suspended material. The height, width, velocity and concentration profiles of turbidity currents were calculated and compared with the experimental data and showed good agreement. Different settling velocity formulas based on, first, solitary particle and, second, considering the effect of dispersed particles thorough the fluid are exerted in the concentration equation and the results compare with each other. Also the sedimentation heights of the turbidity current are simulated which are compatible with the experimental data.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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