Oil Droplets Transport Under a Deep‐Water Plunging Breaker: Impact of Droplet Inertia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».