MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901557657 · doi:10.1029/2018jc014495

Oil Droplets Transport Under a Deep‐Water Plunging Breaker: Impact of Droplet Inertia

2018· article· en· W2901557657 sur OpenAlexaff
Fangda Cui, Michel C. Boufadel, Xiaolong Geng, Feng Gao, Lin Zhao, Thomas King, Kenneth Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLagrangian particle trackingMechanicsCircuit breakerTurbulenceEntrainment (biomusicology)InertiaComputational fluid dynamicsPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oil droplets transport in a deep‐water plunging breaker of height 0.18 m was simulated by coupling computational fluid dynamics with Lagrangian particle tracking. The Reynolds‐averaged Navier‐Stokes equations were solved in a two‐dimensional vertical slice within the computational fluid dynamics code Fluent to reproduce the movement of breaking waves in the absence of wind stress and large‐scale turbulence. The generated plunging breaker generated two additional (residual) breakers, consistent with experimental observations from the literature. The hydrodynamics of the breaker was subsequently used as input to the Lagrangian particle tracking code, NEMO3D, where the equation of motion was solved for each droplet by incorporating the major local forces including those due to the mass of the droplet. The droplet sizes were selected to vary from 100 to 600 μm. It was found that the droplet plume split into three clouds, one below and upstream of the first breaker, one below the second breaker, and one downstream of the third breaker. The largest penetration depth was within the second cloud. The largest entrainment (fraction of surface mass in the water column) occurred for the 100‐μm droplets, while the smallest entrainment occurred for the 600 μm. However, the 300 μm exhibited smaller entrainment than smaller droplets, which is due to the vortical nature of the breaker, which advected the 300 μm horizontally and then upward. This has implications on the biodegradation and dissolution of droplets of various sizes, and on the application of countermeasures such as dispersant.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research OceansMême sujetParticle Dynamics in Fluid FlowsTravaux en français237 207