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Enregistrement W2742354893 · doi:10.1017/jfm.2017.374

Role of overturns in optimal mixing in stratified mixing layers

2017· article· en· W2742354893 sur OpenAlexaff
A. Mashayek, C. P. Caulfield, W. R. Peltier

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésTurbulenceMixing (physics)MechanicsStratification (seeds)PhysicsAnisotropyIsotropyInstabilityScale (ratio)Stratified flowsKolmogorov microscalesStatistical physicsStratified flowTurbulence kinetic energyK-omega turbulence modelOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turbulent mixing plays a major role in enabling the large-scale ocean circulation. The accuracy of mixing rates estimated from observations depends on our understanding of basic fluid mechanical processes underlying the nature of turbulence in a stratified fluid. Several of the key assumptions made in conventional mixing parameterizations have been increasingly scrutinized in recent years, primarily on the basis of adequately high resolution numerical simulations. We add to this evidence by compiling results from a suite of numerical simulations of the turbulence generated through stratified shear instability processes. We study the inherently intermittent and time-dependent nature of wave-induced turbulent life cycles and more specifically the tight coupling between inherently anisotropic scales upon which small-scale isotropic turbulence grows. The anisotropic scales stir and stretch fluid filaments enhancing irreversible diffusive mixing at smaller scales. We show that the characteristics of turbulent mixing depend on the relative time evolution of the Ozmidov length scale $L_{O}$ compared to the so-called Thorpe overturning scale $L_{T}$ which represents the scale containing available potential energy upon which turbulence feeds and grows. We find that when $L_{T}\sim L_{O}$ , the mixing is most active and efficient since stirring by the largest overturns becomes ‘optimal’ in the sense that it is not suppressed by ambient stratification. We argue that the high mixing efficiency associated with this phase, along with observations of $L_{O}/L_{T}\sim 1$ in oceanic turbulent patches, together point to the potential for systematically underestimating mixing in the ocean if the role of overturns is neglected. This neglect, arising through the assumption of a clear separation of scales between the background mean flow and small-scale quasi-isotropic turbulence, leads to the exclusion of an highly efficient mixing phase from conventional parameterizations of the vertical transport of density. Such an exclusion may well be significant if the mechanism of shear-induced turbulence is assumed to be representative of at least some turbulent events in the ocean. While our results are based upon simulations of shear instability, we show that they are potentially more generic by making direct comparisons with $L_{T}-L_{O}$ data from ocean and lake observations which represent a much wider range of turbulence-inducing physical 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations53
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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