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Enregistrement W4283165976 · doi:10.1175/jtech-d-21-0148.1

Impacts of Instrumented Bottom Frame on Flow and Turbulence Measurements

2022· article· en· W4283165976 sur OpenAlexaff
Zhixin Chen, Changwei Bian, Wensheng Jiang, Youyu Lu, Xinyan Mao, Xiaolei Liu, Tao Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulence kinetic energyTurbulenceDissipationGeologyFlow (mathematics)AsymmetryMechanicsMeteorologyGeodesyEnvironmental sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A series of laboratory experiments are carried out to demonstrate the impacts of instrumented bottom frame legs on flow and turbulence. The magnitudes of vertical velocity, turbulent kinetic energy, dissipation, and shear stress induced by the frame legs depend on several factors, including the diameter and number of the frame legs, distances between the legs and the observational location, and the magnitude of the incoming flow and its direction with respect to the layout of the frame. In situ observations were carried out near the mouth of the Yellow River using two acoustic Doppler velocimeters mounted on a bottom frame. The estimated vertical velocity and turbulent kinetic energy dissipation rate show a significant asymmetry with flood and ebb tidal flows. This asymmetry can be partly explained by the influences of the bottom frame legs. Finally, the design and deployment principles of bottom frames are discussed for the purpose of reducing the impacts of the frame legs. Significance Statement Instrumented bottom frames are widely used for observations in the oceanic bottom boundary layer and above. However, the impacts of frame legs on the observed flow and turbulence have rarely been investigated. A series of laboratory experiments demonstrate that frame legs can induce vertical flow and enhanced turbulence, and the magnitudes of these influences vary with the size and layout of the frame legs and the magnitude and direction of the background flow. The results of the laboratory experiments can partially explain an “asymmetry” behavior of the vertical flow and turbulent kinetic energy with the flood and ebb tidal flows, derived from in situ observations near the mouth of the Yellow River.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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