Numerical simulation of impulse wave generation by idealized landslides with OpenFOAM
Notice bibliographique
Résumé
Landslide tsunamis and impulse waves are hazardous events with severe socioeconomic impacts. A long standing problem with simulations of these events is the generation stage, where landslides and water interact. Depth-averaged models like the Saint-Venant or Boussinesq Equations lose their validity for such applications. Therefore, we have to rely on a full treatment of the hydrodynamics, for instance by applying the Navier-Stokes Equations and Computational Fluid Dynamics (CFD). However, applications of fully three-dimensional methods to landslide tsunamis are sparse, and have often been outperformed by depth averaged models when compared to experimental data. In this work, we evaluate the multiphase Navier-Stokes Equations as implemented in OpenFOAM® in terms of impulse wave generation. We focus on a simplified two-dimensional setup where the landslide consists of water, in order to circumvent additional complexities due to treatment of landslide rheologies. We conduct a thorough grid refinement study and compare results to experiments to investigate model convergence, stability, and accuracy. The simulations display good agreement with the experimental data if the Courant-Friedrichs-Lewy (CFL) condition is modified to account for the specific properties of the multiphase system. Further, we use the validated model for sensitivity studies and to review various scaling relations for landslide generated tsunamis. The application of numerical models allows us to perform broad parametric tests and dissect the underlying physics of these predictive equations systematically. We found that the first wave crest may be well estimated by solely the landslide mass in our setting. Including additional properties related to landslide momentum can improve the predictive skill, while other parameters lead to no substantial improvement.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».