Hydrostatic versus nonhydrostatic hydrodynamic modelling of secondary flow in a tortuously meandering river: Application of <scp>Delft3D</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given the importance of pressure gradients in driving secondary flow, it is worth studying how the modelled flow structures in a natural river bend can be impacted by the assumption of hydrodynamic pressure. In this paper, the performance of hydrostatic versus nonhydrostatic pressure assumption in the three‐dimensional (3D) hydrodynamic modelling of a tortuously meandering river is studied. Both hydrostatic and nonhydrostatic numerical models were developed using Delft3D‐Flow to predict the 3D flow field in a reach of Stillwater Creek in Ottawa, Canada. An acoustic Doppler velocimeter was employed to measure the 3D flow field at a section in a sharp bend of the simulated river at two flow stages. The results of the Delft3D hydrostatic model agreed well with the acoustic Doppler velocimeter measurements: The hydrostatic model predicted reasonably accurately both the streamwise velocity distribution across the section and the magnitude and location of the primary secondary flow cell. The results of the Delft3D nonhydrostatic approximation showed that the model was not conservative and could not accurately generate either the secondary flow or the streamwise velocity distribution. This study illustrated the superior performance of the hydrostatic over nonhydrostatic 3D modelling of the secondary flow using Delft3D. Several possible reasons for unfavourable performance of the nonhydrostatic version of Delft3D are discussed, including the pressure correction technique employed in Delft3D. Considering the uncertainties that may arise in both modelling and field measurements, the 3D hydrostatic Delft3D model was capable of reasonably predicting the river bend flow structures in the studied meandering creek.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».