Simulations of the Concentration Fields of Rosette-Type Multiport Buoyant Discharges Using Combined CFD and Multigene Genetic Programming Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Rosette-type diffusers are becoming popular nowadays for discharging wastewater effluents. Effluents are known as buoyant jets if they have a lower density than the receiving water, and they are often used for municipal and desalination purposes. These buoyant effluents discharged from rosette-type diffusers are known as rosette-type multiport buoyant discharges. Investigating the mixing properties of these effluents is important for environmental impact assessment and optimal design of the diffusers. Due to the complex mixing and interacting processes, most of the traditional simple methods for studying free single jets become invalid for rosette-type multiport buoyant discharges. Three-dimensional computational fluid dynamics (3D CFD) techniques can satisfactorily model the concentration fields of rosette-type multiport buoyant discharges, but these techniques are typically computationally expensive. In this study, a new technique of simulating rosette-type multiport buoyant discharges using combined 3D CFD and multigene genetic programming (MGGP) techniques is developed. Modeling the concentration fields of rosette-type multiport buoyant discharges using the proposed approach has rarely been reported previously. A validated numerical model is used to carry out extensive simulations, and the generated dataset is used to train and test MGGP-based models. The study demonstrates that the proposed method can provide reasonable predictions and can significantly improve the prediction efficiency.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».