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Enregistrement W2117008023 · doi:10.1017/jfm.2013.176

Shear-induced mixing in geophysical flows: does the route to turbulence matter to its efficiency?

2013· article· en· W2117008023 sur OpenAlexaff
Ali Mashayek, W. R. Peltier

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceReynolds numberBuoyancyRichardson numberMixing (physics)MechanicsPhysicsStratified flowsK-epsilon turbulence modelTurbulent diffusionStatistical physicsGeologyStratified flowMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Motivated by the importance of diapycnal mixing parameterizations in large-scale ocean general circulation models, we provide a detailed analysis of high-Reynolds-number mixing in density stratified shear flows which constitute an archetypical example of the small-scale physical processes occurring in the oceanic interior that control turbulent diffusion. Our focus is upon the issue as to whether the route to fully developed turbulence in the stratified mixing layer is in any significant way determinant of diapycnal mixing efficiency as represented by an effective turbulent diffusivity. We characterize different routes to fully developed turbulence by the nature of the secondary instabilities through which a primary Kelvin–Helmholtz billow executes the transition to this state. We then demonstrate that different mechanisms of turbulence transition characterized in these different transition mechanisms lead to considerably different values for the efficiency of diapycnal mixing and also for the effective vertical flux of buoyancy. We show that the widely employed value of 0.15–0.2 for the efficiency of mixing in shear-induced stratified turbulence based upon both laboratory measurements and similarly low-Reynolds-number numerical simulations may be too low for the high-Reynolds-number regime characteristic of geophysical flows. Our results show that the mixing efficiency tends to a value of approximately $1/ 3$ for sufficiently large Reynolds number at an intermediate value of 0.12 for the Richardson number. This is in agreement with a theoretical predictions of Caulfield, Tang and Plasting (J. Fluid Mech., vol. 498, 2004, pp. 315–332) for the asymptotic value of mixing efficiency in stratified Couette flows. In the high-Reynolds-number regime, mixing efficiency is shown to vary over a considerable range during the course of a particular shear-induced mixing event. We explain this variation on the basis of a detailed examination of the underlying dynamics. Since values in the range 0.15–0.2 for mixing efficiency have been extensively employed to infer an effective diffusivity from ocean microstructure measurements and also in energy balance analyses of the requirements of the global ocean circulation, our findings have potentially important implications for large-scale ocean modelling. We also quantify the errors introduced by employing the Osborn (J. Phys. Oceanogr., vol. 10, 1980, pp. 83–89) formula along with an efficiency of 0.15 to infer values for effective diffusivity, and explain the logical underpinnings of this conclusion. One of the more important aspects of this work from the perspective of our theoretical understanding of stratified turbulence is the demonstration that the inverse cascade of energy, which is facilitated by the vortex-merging process that is typical of laboratory experiments and of the low-Reynolds-number simulations of shear flow evolution, is strongly suppressed by increase of the Reynolds number to values typical of geophysical flows. Based on this finding, the application of results based on low-Reynolds-number (numerical or laboratory) experiments to high-Reynolds-number geophysical shear flows needs to be reconsidered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations81
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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