Oil droplets dispersion under a deep-water plunging breaker: Experimental measurements and numerical modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract (1141370) Wave tank experiments were performed to measure the droplets size distribution under the plunging breaking wave. A deep-water plunging breaker of height 20 cm was generated using the dispersive focusing method, and a shadowgraph camera was used to take images of droplets and bubbles of different sizes. For droplets smaller than the 1000 microns, the number-based DSD matched the DS correlation (Delvigne and Sweeney 1988), which gives N(d) ~ d−2.3, but N(d) ~ d−9.7 for diameters larger than 1000 microns. A numerical method was designed to study the oil dispersion under breaking waves by coupling the computational fluid dynamic (CFD) with the Lagrangian particle tracking code (NEMO3D) and population balance model (VDROP). The wave hydrodynamics was reproduced using the Reynolds-averaged Navier Stokes approach within a commercial CFD code ANSYS Fluent. The obtained wave hydrodynamics was then used as inputs for the NEM3D code and VDROP model. The numerical results show reasonable agreement with our experimental observation. The approach adopted to produce the DSD reduces the empiricism of the DS correlation, as the approach uses oil properties and measurable wave properties. The proposed numerical method was ready to be used in other scenarios of oil spills (i.e., oil jets in deep oceans and oil dispersion in riverine systems). It could also be potentially used in large scale forecast and hindcast simulations for oil spill response and research.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».