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Enregistrement W3105247210 · doi:10.1016/j.coastaleng.2020.103815

Numerical simulation of impulse wave generation by idealized landslides with OpenFOAM

2020· article· en· W3105247210 sur OpenAlexaff
Matthias Rauter, Luisa Hoße, Ryan P. Mulligan, W. Andy Take, Finn Løvholt

Notice bibliographique

RevueCoastal Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHorizon 2020Horizon 2020 Framework ProgrammeUniversität InnsbruckEuropean Commission
Mots-clésLandslideShallow water equationsParametric statisticsGeologyComputer scienceScalingMechanicsApplied mathematicsMathematicsGeotechnical engineeringGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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