Numerical Modeling of Venturi Flume
Notice bibliographique
Résumé
In order to measure flow rate in open channels, including irrigation channels, hydraulic structures are used with a relatively high degree of reliance. Venturi flumes are among the most common and efficient type, and they can measure discharge using only the water level at a specific point within the converging section and an empirical discharge relationship. There have been a limited number of attempts to simulate a venturi flume using computational fluid dynamics (CFD) tools to improve the accuracy of the readings and empirical formula. In this study, simulations on different flumes were carried out using a total of seven different models, including the standard k–ε, RNG k–ε, realizable k–ε, k–ω, and k–ω SST models. Furthermore, large-eddy simulation (LES) and detached eddy simulation (DES) were performed. Comparison of the simulated results with physical test data shows that among the turbulence models, the k–ε model provides the most accurate results, followed by the dynamic k LES model when compared to the physical experimental data. The overall margin of error was around 2–3%, meaning that the simulation model can be reliably used to estimate the discharge in the channel. In different cross-sections within the flume, the k–ε model provides the lowest percentage of error, i.e., 1.93%. This shows that the water surface data are well calculated by the model, as the water surface profiles also follow the same vertical curvilinear path as the experimental data.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».