Analysis of plunging phenomenon in dam reservoirs using three-dimensional density flow simulations
Notice bibliographique
Résumé
Density flow is investigated in a three-dimensional model through a dam reservoir with diverging and sloping bottom channels. When an inflow of higher density enters ambient dam reservoir water, it plunges below the ambient water and becomes density underflow. In the present model, nonlinear and unsteady continuity, momentum, energy, and turbulence model equations are formulated in the Cartesian coordinates. The k–ε turbulence model is used with an extension to include production or destruction of turbulent kinetic energy. To investigate the Coriolis force effect on the density flow in a dam reservoir, a Coriolis force parameter is included in the governing equations. The equations of the model are solved based on the initial and boundary conditions of the dam reservoir flow for a range of bottom slopes and divergence angles. In this paper, variation in density flow parameters, such as velocity, temperature, and turbulence viscosity through the dam reservoir, is investigated. Moreover, mixing rate, plunging points, and plunging depths are determined from the simulation results. The results of the present model are compared with the previous experimental work and model. The present model results follow the expected basic trend. The three-dimensional model simulation and analysis improve the understanding of density flow, underflow, divergence flow, mass transport, and dam–reservoir flow interaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».