Large eddy simulations of thermal convection at high Rayleigh number
Notice bibliographique
Résumé
With the vastly improved speed and the new shared-memory architecture of the current massively parallel systems, it is now possible to simulate thermal convection at very high Rayleigh (Ra) number lying in the turbulent regime. However, both the dynamics and the interaction with the turbulence may be simultaneously important. Even when only the large scales are of interest, we cannot simply ignore the smallest scales because of the feedback from strong non-linearities everywhere in the flow. Large eddy simulation (LES), a time-honoured method in engineering fluid mechanics and meteorology, may be the only way to simulate the time-dependent physics in its full complexity, while keeping a reasonable accuracy at the largest scales in highly non-linear geophysical fluid dynamical flows, such as mantle convection in the early Earth, convection inside the Jovian moons and the geodynamo. We have tested here a LES model based on the Smagorinsky assumption for 2-D turbulent convection for a finite Prandtl (Pr) number fluid with Pr = 1, free-slip boundary conditions and an aspect ratio of 3. The subgrid-scale model is only employed for the temperature equation, where the steepest gradients are developed. The same model can also be used for infinite Prandtl number convection. This LES model has been validated by comparison with direct numerical simulation (DNS) for Ra between 108 and 1010 with a grid up to 512 × 1536 points. Statistical properties of the flow based on LES are presented for the probability distribution functions (PDF) in space and also the spectra describing the thermal and kinetic energy distributions for Ra up to 1010.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,011 | 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 ».