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Enregistrement W3110862400

Three-dimensional visualization of stratified turbulent wakes at varying Reynolds number

2019· article· en· W3110862400 sur OpenAlexaff
Basem Halawa, Shadee Merhi, Cynthia Tang, Qi Zhou

Notice bibliographique

RevueAPS Division of Fluid Dynamics Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWakeReynolds numberTurbulenceMechanicsFlow visualizationVortexStratified flowsPhysicsStratified flowFlow (mathematics)MeteorologyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a series of three-dimensional visualizations of numerically simulated turbulent wakes in a stably stratified fluid with a focus on the effects of the wake Reynolds number, Re, on the wake flow. The visualization of stratified wakes is complicated by the coexistence of regions of distinct dynamics in the flow, including large-scale ‘pancake vortices,’ small-scale shear instabilities within layers of concentrated vertical shear, and internal waves emitted by the wake flow to the ambient fluid. We apply various techniques to identify dynamically distinct regions within the wake flow and visualize them separately. The volume fractions occupied by each of these regions are also quantified. Through the visualizations, we observe three significant effects on the wake’s evolution associated with increasing wake Reynolds number: (1) nontrivial modifications to the structure of the pancake vortices, (2) prolongation of the period of internal wave emission from the wake, and (3) greater longevity of small-scale shear instabilities within the anisotropic flow structures. These observations reveal a trend in Re that can potentially be extrapolated to stratified wakes at even larger Reynolds numbers that are typical of geophysical wakes and currently not accessible to laboratory experiments or numerical simulations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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