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Enregistrement W2970091142 · doi:10.1615/thmt-18.820

DNS study of dual-plume interference in a wall-bounded turbulent flow

2018· article· en· W2970091142 sur OpenAlexaff
Bing-Chen Wang, Asghar Noormohammadi

Notice bibliographique

RevueProceeding of THMT-18. Turbulence Heat and Mass Transfer 9 Proceedings of the Ninth International Symposium On Turbulence Heat and Mass Transfer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlumeTurbulenceMixing (physics)PhysicsMechanicsLine sourceBoundary layerDirect numerical simulationLine (geometry)Computational physicsMeteorologyOpticsGeometryReynolds numberMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turbulent mixing of dual plumes emitting simultaneously from line sources in a turbulent boundary layer has been studied using direct numerical simulation (DNS). A comparative study of three test cases has been conducted to investigate the effects of the source separation on turbulent mixing of two plumes. The dispersion and interference of dual plumes are investigated in both physical and spectral spaces, which include the analyses of turbulence statistics of the concentration field, cross-correlation between the two fluctuating plumes, pre-multiplied spectra of the velocity and concentration fields, and pre-multiplied co-spectrum of the dual plume fluctuations. As the downstream distance from the line sources increases, the plume development transitions from a turbulent convective stage to a turbulent diffusive stage. It is observed that plume released from a ground-level source reaches the turbulent diffusive stage faster than that from an elevated source. It is also observed that a smaller separation between two line sources results in a larger negative correlation coefficient between the two plumes and faster mixing of two fluctuating plumes. The pre-multiplied co-spectrum shows that even for a test case with the largest source separation, two fluctuating plumes quickly reach a complete mixing state downstream of the lines source such that they fluctuate as one single plume.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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