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Enregistrement W3215198686 · doi:10.3390/fluids6120422

Turbulent Characteristics and Air Entrainment Patterns in Breaking Surge Waves

2021· article· en· W3215198686 sur OpenAlexafffund
Zhuoran Li, Akash Venkateshwaran, Shooka Karimpour

Notice bibliographique

RevueFluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAir entrainmentMechanicsTurbulenceSurgeFroude numberVolume of fluid methodEntrainment (biomusicology)Breaking waveTurbulence kinetic energyLarge eddy simulationMeteorologyGeologyPhysicsFlow (mathematics)Wave propagationOpticsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breaking surge waves are highly turbulent three-dimensional (3D) flows, which occur when the water flow encounters a sudden change in depth or velocity. The 3D turbulent structures across a breaking surge are induced by the velocity gradient across the surge and phase discontinuity at the front. This paper examined the turbulent structures in breaking surge waves with Froude numbers of 1.71 and 2.13 by investigating the air entrainment and perturbation patterns across the surge front. A combination of the Volume Of Fluid (VOF) method and Large Eddy Simulation (LES) was utilized to capture air entrainment and turbulent structures simultaneously. The 3D nature of the vortical structures was simulated by implementing a spanwise periodic boundary. The water surface perturbation and air concentration profiles were extracted, and the averaged air concentration profiles obtained from the numerical simulations were consistent with laboratory observations reported in the literature. The linkage between turbulent kinetic energy distribution and air entrainment was also explored in this paper. Finally, using quadrant analysis and the Q-criterion, this paper examined the role of the spanwise perturbations in the development of turbulent structures in the surge front.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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