Effects of interactions between transient granular flows and macroscopically rough beds and their implications for bulk flow dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Steep-creek beds are macroscopically rough. This roughness causes channelized flow material to decelerate and dissipate energy, which are accounted for by depth-averaged mobility models (DMM). However, practical DMM implementations do not explicitly account for grain-scale basal interactions that influence macroscopic flow dynamics. In this study, we model flows using physical tests with smooth and macroscopically rough bases, and hence evaluate discrete element method (DEM) and DMM models. A scaling effect is identified relating to roughened beds: increasing the number of grains per unit depth tends to suppress dispersion, such that small-scale flows on smooth beds resemble large-scale flows on roughened beds, at least in terms of bulk density. Furthermore, the DEM shows that rougher beds reduce the peak bulk density by up to 15% compared to a smooth bed. Rough beds increase the vertical momentum transfer tenfold, compared to smooth ones. The DMM cannot account for density change or vertical momentum, so DMM flow depths are underestimated by 90% at the flow front and 20% in the body. The Voellmy model implicitly captures internal energy dissipation for flows on rough beds. The parameter ξ can allow velocity reductions due to rough beds observed in the DEM to be captured.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».