Oil Droplet Dispersion under a Deep-Water Plunging Breaker: Experimental Measurement and Numerical Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the droplet size distribution (DSD) of spilled oil is essential for the accurate prediction of oil transport, dissolution, and biodegradation. Breaking waves play important roles in oil droplet formation in oceanic environments. To understand the effects of breaking waves on oil DSD, oil spill experiments were designed and performed in a large-scale wave tank. A plunging breaker with a height of about 0.4 m was produced using the dispersive focusing method within the tank. Oil placed within the breaker resulted in a DSD that was measured using a shadowgraph camera and found to fit a Gaussian distribution N (µ = 1.2 mm, σ2 = 0.29 mm2). For droplets smaller than 1500 µm, the number-based DSD matched the DS1988 correlation, which gives N(d) ~ d−2.3, but this was N(d) ~ d−9.7 for droplets larger than 1500 µm. An order of magnitude investigation revealed that a Gaussian volume-based DSD results in a number-based DSD that may be approximated by d−b (with b ≈ 2) for small diameters (relative to the mean), which explains the occurrence of the DS1988 correlation. With the measured wave hydrodynamics, the VDROP model was adopted to simulate the DSD, which closely matched the observed DSD. The present results reduce the empiricism of the DS1988 correlation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».