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Enregistrement W2157397748 · doi:10.1139/l03-066

Interactions between cavity flow and main stream skimming flows: an experimental study

2004· article· en· W2157397748 sur OpenAlexvenueno aff
C.A. Gonzalez, Hubert Chanson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésFroude numberTurbulenceMechanicsFlow (mathematics)HydraulicsTurbulence kinetic energyTurbulence modelingOpen-channel flowDimensionless quantityBubbleMeteorologyGeologyEnvironmental sciencePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last two decades, research on the hydraulics of skimming flows down stepped chutes was driven by needs for better design guidelines. Skimming flows are characterized by significant momentum transfer from the main stream to the recirculation zones. Investigations are difficult because of the complex nature of the flow, the strong flow aeration, and the interactions between entrained air and turbulence. This study provides a comprehensive database on main stream and cavity flow interactions in skimming flows down a stepped chute. Measurements were conducted on a large facility (α = 15.9°, h = 0.05 and 0.1 m, W = 1 m) with precise instrumentation based upon a Froude similitude. Air–water velocity and turbulence measurements demonstrated a well-defined mixing layer developing downstream of each step edge in which the velocity profiles had the same shape as classical monophase flow results. A comparative analysis of air–water flow properties for Froude similar flow conditions showed a good agreement between the two step heights in terms of dimensionless distributions of air content, velocity, and turbulence intensity, but dimensionless bubble count rates, turbulence levels, and bubble chord sizes were improperly scaled.Key words: stepped chute, skimming flow, flow recirculation, momentum exchange, physical modelling.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations64
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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