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Enregistrement W3010952110 · doi:10.3390/w12030856

CFD Modeling of Effluent Discharges: A Review of Past Numerical Studies

2020· review· en· W3010952110 sur OpenAlexafffund
Abdolmajid Mohammadian, Hossein Kheirkhah Gildeh, Ioan Nistor

Notice bibliographique

RevueWater · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputational fluid dynamicsReynolds-averaged Navier–Stokes equationsTurbulenceParticle image velocimetryLarge eddy simulationMechanicsLagrangian particle trackingJet (fluid)MeteorologyEnvironmental scienceAerospace engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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