CFD Modeling of Effluent Discharges: A Review of Past Numerical Studies
Notice bibliographique
Résumé
Effluent discharge mixing and dispersion have been studied for many decades. Studies began with experimental investigations of geometrical and concentration characteristics of the jets in the near-field zone. More robust experiments were performed using Laser-Induced Fluorescence (LIF) and Particle Image Velocimetry (PIV) systems starting in the 20th century, which led to more accurate measurement and analysis of jet behavior. The advancement of computing systems over the past two decades has led to the development of various numerical methods, which have been implemented in Computational Fluid Dynamics (CFD) codes to predict fluid motion and characteristics. Numerical modeling of mixing and dispersion is increasingly preferred over laboratory experiments of effluent discharges in both academia and industry. More computational resources and efficient numerical schemes have helped increase the popularity of using CFD models in jet and plume modeling. Numerous models have been developed over time, each with different capabilities to facilitate the investigation of all aspects of effluent discharges. Among these, Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) and Large Eddy Simulations (LES) are at present the most popular CFD models employing effluent discharge modeling. This paper reviews state-of-the-art numerical modeling studies for different types and configurations of discharges, including positively and negatively buoyant discharges, which have mostly been completed over the past two decades. The numerical results of these studies are summarized and critically discussed in this review. Various aspects related to the impact of turbulence models, such as k-ε and Launder-Reece-Rodi (LRR) models, are reviewed herein. RANS and LES models are reviewed, and implications for the simulation of jet and plume mixing are discussed to develop a reference for future researchers performing numerical investigations on jet mixing and dispersion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».