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Enregistrement W2166764918 · doi:10.1175/jas3655.1

Probability Distributions of Angle of Approach and Relative Velocity for Colliding Droplets in a Turbulent Flow

2006· article· en· W2166764918 sur OpenAlexafffund
Lian‐Ping Wang, Charmaine Franklin, Orlando Ayala, Wojciech W. Grabowski

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill UniversityNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésTurbulenceRelative velocityPhysicsClear-air turbulenceCollisionStatistical physicsCoalescence (physics)MechanicsDimensionless quantityProbability distributionK-epsilon turbulence modelClassical mechanicsStatisticsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prediction of the effect of air turbulence on statistics relevant to a collision–coalescence process represents a key challenge in the modeling of cloud microphysics. In this paper, collision-related statistics for gravity-driven motion of droplets are considered and various probability distributions associated with geometric configuration and relative motion of colliding droplets are theoretically derived. The theoretical results agree well with numerical results obtained from direct numerical simulations (DNSs). In the absence of air turbulence, the probability distributions, calculated at the beginning of the time steps used for collision detection, nontrivially depend on the time step size. Next, a novel theory is developed to quantify the effect of turbulence on the angle-of-approach θ and radial relative velocity |wr,c| for colliding pairs. A logical decomposition is used to construct extended collision volumes for a specific level of radial motion caused by air turbulence. It is shown that the inward relative motion due to turbulent fluctuations dominates the effect of turbulence in modifying the probability distributions of θ and |wr,c|. Two key dimensionless parameters are identified in the theory: one measures the effect of finite time step size in numerical collision detection and the second measures the relative magnitude of air turbulence. The theory is compared with 11 numerical experiments from DNS. It is shown that the theory captures the essential physics of the effect of air turbulence and provides a quantitatively good representation of the statistics for θ. For most numerical experiments, the theory predicts 〈θ〉 to within 5%. The probability distribution of |wr,c| is more sensitive to the influence of air turbulence and shows larger intermittency at large |wr,c| than what is assumed in the theory. The theoretical framework developed here may be of value to other problems involving gravitational settling and weak turbulence, such as parameterization of collision kernel and hydrodynamic interactions of droplets in warm rain processes.

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)0,005
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations19
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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