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Enregistrement W2948649311 · doi:10.11159/ffhmt19.114

Numerical study of wave attenuation by mass of rising bubbles

2019· article· en· W2948649311 sur OpenAlexvenueno aff
Mojtaba Shegeft, Madjid Ghodsi Hassanabad, Mojtaba Ezam

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationPhysicsGeologyMechanicsComputational physicsAcousticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a numerical study on the performance of the air bubble breakwater to attenuating wave energy using 2D CFD modelling. This numerical study gives reasonable results which illustrate CFD modelling is one of the best ways to have a good prediction of wave attenuation. Pneumatic breakwater is installed under the sea level, so it is hidden and it does not have a negative impact on shipping. Regarding the advantages of the breakwater and its good compatibility with environment and its high performance as a mobile breakwater, further study in this field is necessary. In the model, Finite volume method has been used to analyse air bubble breakwater, the continuity and momentum equations were selected as the governing equations. Shear Stress Transport (SST) k-omega turbulence model is implemented to the Reynolds Stresses in RANS equations due to the high amount of turbulence in this system. Also, interaction between water and air was analysed with the Volume of Fraction (VOF) method. Finally, according to the numerical models, the Wave attenuation depends on the wavelength and the air discharges from the orifices and there is a positive correlation between the mass of rising bubbles and wave attenuation with constant steepness. Besides, the experimental results and the numerical results of this research were in good accordance. Therefore, it can be concluded that the present numerical method is convenient for pneumatic breakwater modelling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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