Modeling capabilities on the formation of contrails in a commercial CFD code
Notice bibliographique
Résumé
Aircraft contrails may contribute to the global radiative forcing. In this context, the \ninvestigation of contrail formation in the near field of an aircraft engine may be helpful \nin developing numerical models to reduce undesirable impacts. This study is based on \nthree-dimensional CFD simulations with an ice microphysics module in order to \ninvestigate the ice particles formation and evolution behind a complex geometry of an \naircraft engine involving a bypass and a core flow. The Unsteady Reynolds-Averaged \nNavier-Stokes equations are used to model the flow. Particles emitted from the engine \nare tracked with a Lagrangian approach accounting for ice particles growth. The \nsimulations were carried out under realistic operation conditions for two aircraft \nengines: the CFM56-3 and the LEAP-1A, a recent one. The model can differentiate the \nformation threshold of ice particles between both engines (26 % earlier in term of \ndistance for the LEAP-1A). Then, larger mean ice particles are found at the end of the \nsimulation for the LEAP-1A (20 % larger). Finally, the results show that the optical \ndepth is higher for the CFM56-3 (360 % higher).
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».