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Enregistrement W2156568867 · doi:10.1002/fld.1720

Buoyancy‐corrected <i>k</i>–ε models and large eddy simulation applied to a large axisymmetric helium plume

2008· article· en· W2156568867 sur OpenAlexafffund
William Chung, Cécile Devaud

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsBuoyancyPlumeLarge eddy simulationMechanicsTurbulenceRotational symmetryComputational fluid dynamicsReynolds numberMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present numerical study is focused on testing two different modeling approaches to simulate a large turbulent buoyant helium plume, in particular the near‐field region. First, buoyancy‐corrected k–ε models are applied in Reynolds‐averaged Navier–Stokes (RANS) calculations, then large eddy simulation (LES) using a standard Smagorinsky model is examined. Good results are produced using the buoyancy‐corrected models, in particular, excellent agreement is achieved for the radial profiles of the streamwise velocity. However, the predictions are very sensitive to the choice of the buoyancy constant, C3ε, in the models. The present LES calculations show that the puffing frequency is accurately predicted. Predictions for the time‐averaged velocities are within experimental uncertainty at all locations. The predicted plume concentrations are in good agreement at the base of the plume, but the centerline values are overpredicted farther downstream. The higher‐order statistics are best predicted with the finest mesh. A sensitivity analysis on grid refinement, values of the Smagorinsky constant and the Schmidt number are included. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations46
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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