Review and Comparison of Numerical Simulations of Secondary Flow in River Confluences
Notice bibliographique
Résumé
River confluences are a common feature in natural water resources. The flow characteristics in confluences are complicated, especially at junction areas between tributaries and the main river. One of the typical characteristics of confluences is secondary flow, which plays an important role in mixing, velocity, sediment transport, and pollutant dispersion. In addition to the experimental and field studies that have been conducted in this area, the development of computational fluid dynamics has allowed researchers in this field to use different numerical models to simulate turbulence properties in rivers, especially secondary flows. Nowadays, the hydrodynamics of flows in confluences are widely simulated by using three-dimensional models in order to fully capture the flow structures, as the flow characteristics are considered to be turbulent and three-dimensional at river junctions. Several numerical models have been recommended for this purpose, and various turbulence models have been used to simulate the flows at confluences. To assess the accuracy of turbulence models, flows have been predicted by applying different turbulence models in the numerical model and the results have been compared with other data, such as field, laboratory, and experimental data. The purpose behind these investigations was to find the suitable model for each case of turbulent flow and for different types of confluences. In this study, the performances of turbulence models for confluences are reviewed for different numerical simulation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».