Modeling the Dispersion of a Tracer Gas in a Model Room: Comparison Between the Large Eddy Simulation Method and a Euler Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, indoor tracer-gas concentration and temperature profiles obtained by a large-eddy simulation (LES) and an inviscid model based on Euler equations are presented. The numerical results from these two approaches are compared with experimental results, available in the literature, for both mixing jet and displacement ventilation strategies. The numerical results reveal that the ventilation strategy changes the dispersion of the tracer gas in the model room to a significant degree. Comparison between LES, Euler, and experimental data shows that the LES model can simulate the tracer-gas concentration and temperature distribution relatively well. Comparison between LES models, Euler, and experimental data show that the LES models simulate the concentration of the tracer gas and the temperature distribution reasonably well. The results of this model coincide well with the experimental results. The same finding was observed by the Euler model. Performance of this approach for evaluation of indoor air quality has been verified for two ventilation strategies. Differences from 3 to 4.7 % were observed between the Euler model and experimental results. The efficiency of ventilation obtained from the Euler model is almost identical to the experimental values with a calculation time less than that obtained by the LES model. The Euler model has its limits only when it comes to high velocities (near air outlets). Generally, a room's air flows are low so in this case, the Euler model can predict the concentration of pollutants effectively.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».