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Enregistrement W2146322609 · doi:10.7202/705136ar

Modèle de transfert et de diffusion de masse dans un écoulement, en présence de gradients de vitesse et de gradients du coefficient de diffusion turbulente

2005· article· fr· W2146322609 sur OpenAlexaff
J. Boczar, A. Dorobczynski, J. Miakotoi

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le travail présente un modèle mathématique conceptuel de transfert et de diffusion de masse destiné à l'étude des migrations d'effluents en rivière. Ce modèle prend en compte l'existence d'écoulements cisaillés ainsi que la présence de gradients de diffusion turbulente. Il permet de calculer les champs de concentrations et les valeurs moyennes de concentration à travers toute section transversale de l'écoulement. La localisation et la taille relative du rejet sont respectées. L'influence des rives sur les processus de dispersion est prise en considération.Pour quantifier l'influence des berges, une relation est établie entre les concentrations calculées en écoulement de largeur infinie et les concentrations en écoulement d'extension limitée. La méthode utilisée est fondée sur l'emploi d'un champ de vitesse et d'un champ de coefficient de diffusion, symétriques par rapport à des lignes riveraines séparant le courant nul d'un courant fictif situé de part et d'autre de ces limites.Les résultats des tests du modèle mathématique, réalisés à l'aide du programme moniteur « Gradient 2 », sont présentés. Dans le cas d'écoulements cisaillés, on a constaté que la valeur moyenne de concentration d'effluent calculée au travers de sections transversales à l'écoulement n'était pas une quantité invariante tout au long de l'écoulement. Un gradient de vitesse négatif induit une augmentation de cette moyenne à mesure que l'on s'éloigne du rejet alors qu'un gradient positif produit l'effet inverse. Un gradient du coefficient de diffusion turbulente détermine un changement du profil de concentration à l'intérieur d'une section transversale donnée, sans en changer cependant la valeur moyenne. Un gradient négatif augmente la valeur maximale de la distribution des concentrations. Un gradient positif fait diminuer la valeur maximale en aplatissant l'allure du profil.Le modèle mathématique a ensuite été vérifié à l'aide d'un modèle physique. Un modèle réduit respectant les similitudes d'écoulement a été bâti. Les gradients de vitesse du fluide et les gradients du coefficient de diffusion étaient provoqués par l'introduction de tirants d'eau non uniformes dans chaque section transversale. Les mesures réalisées ont permis d'estimer les coefficients de diffusion turbulente.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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