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Enregistrement W4312320911 · doi:10.1121/10.0015856

Acoustic tomography measurement and large-eddy simulation of macroturbulence in high flow tidal channels

2022· article· en· W4312320911 sur OpenAlexaff
Alex E. Hay, Len Zedel, Angus Creech, Mahdi Razaz, Kiyosi Kawanisi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceTomographyAcousticsDoppler effectPhysicsGeologyChannel (broadcasting)Acoustic Doppler velocimetryFlow (mathematics)OpticsMechanicsTelecommunicationsComputer scienceBlood flow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Velocity spectra from a pilot tomography experiment in Grand Passage, Nova Scotia, exhibit the structure at 10 m to several 100 m scales similar to that of the spectra of vertically integrated velocity registered by bottom-mounted acoustic Doppler profilers. The experiment was motivated in part by the need for flow and turbulence measurement at sites being targeted for in-stream tidal power development, and by the potential of acoustic tomography for providing this information from shore-based locations in near real time. The measurements were made using a single pair of acoustic transceivers operating at 7 kHz and separated by 1.5 km at an oblique angle to the channel axis. Limited to a single cross-channel path, the experiment provided no information on the spatial structure of the turbulence. In order to investigate this structure, virtual tomographic experiments were carried out by propagating pulses through with meter-scale resolution velocity fields from a non-hydrostatic large-eddy simulation (LES) model of flow in Grand Passage. Results from these virtual experiments are presented, and their implications are discussed in relation to the potential of multi-transceiver tomography for macro-turbulence measurement and the role of horizontal shear in macro-turbulence production in coastal environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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