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Enregistrement W4306773895 · doi:10.3390/w14203290

Two-Phase Flow Modeling for Bed Erosion by a Plane Jet Impingement

2022· article· en· W4306773895 sur OpenAlexaff
Damien Pham Van Bang, Miguel Uh Zapata, Georges Gauthier, Philippe Gondret, Wei Zhang, Kim Dan Nguyen

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsFinite volume methodJet (fluid)ErosionFlow (mathematics)ScalingTwo-phase flowPlane (geometry)Impact craterMomentum (technical analysis)GeologyPhysicsGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents experimental and numerical studies on the erosion of a horizontal granular bed by a two-dimensional plane vertical impinging jet to predict the eroded craters’ size scaling (depth and width). The simulations help understand the microscopic processes that govern erosion in this complex flow. A modified jet-bed distance, accounting for the plane jet virtual origin, is successfully used to obtain a unique relationship between the crater size and a local Shields parameter. This work develops a two-phase flow numerical model to reproduce the experimental results. The numerical techniques are based on a finite volume formulation to approximate spatial derivatives, a projection technique to calculate the pressure and velocity for each phase, and a staggered grid to avoid spurious oscillations. Different options for the sediment’s solid-to-liquid transition during erosion are proposed, tested, and discussed. One model is based on unified equations of continuum mechanics, others on modified closure equations for viscosity or momentum transfer. A good agreement between the numerical solutions and the experimental measurements is obtained.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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