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Enregistrement W4290098590 · doi:10.21203/rs.3.rs-1919073/v1

Numerical Simulation of Confluence Flow in a Degraded Bed Under Different Turbulence Models with a Comparison of Rigid Lid and Volume of Fluid

2022· preprint· en· W4290098590 sur OpenAlexafffund
Ehsan Behzad, Abdolmajid Mohammadian, Colin D. Rennie, Qingcheng Yu

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVolume of fluid methodReynolds-averaged Navier–Stokes equationsTurbulenceConfluenceMechanicsLarge eddy simulationOpen-channel flowComputer simulationFlow (mathematics)Finite volume methodGeologyMathematicsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The fluid dynamics of open channel confluences are highly complex due to the flow separation, mixing and secondary currents. Although numerous studies in the past few decades have focused on the numerical simulation of confluence flow, deformed beds were rarely used. This study attempts to address this issue through numerical simulation of the flow behavior in an open channel confluence flume with an equilibrium degraded bed in OpenFOAM. In the present study, six turbulence models, including Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) (standard k–ε, realizable k–ε, k–ω SST, V2-f), large-eddy simulation (LES) and detached eddy simulation (DES) models were performed using rigid lid and volume of fluid (VoF) methods. The accuracy of the models was statistically analyzed by comparing with the observation data, and their performance was prioritized accordingly. The results of this study demonstrated that the LES model had the best performance, with a minimum average normalized mean square error (NRMSE) of 9% under the VoF assumption and 27% under the rigid lid method.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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