The effects of droplet size distribution and wave characteristics on the vertical dispersion of spilled oil due to regular non-breaking waves
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Oil pollution in marine environments is a contributing factor that disrupts the ecosystem balance and causes extensive damage. In this study, numerical simulation is chosen to study the transport and fate of spilled oil. The dispersion of oil in the water column is investigated using a Eulerian-Lagrangian numerical software model named OpenFOAM. The solver is developed to simulate the discrete phase (oil particles) in the continuous phase (water). The dispersion of oil in the water column due to wave-induced currents is studied considering particles of various size distributions. The best oil droplet size distribution is chosen according to the statistical parameters. In addition, the effect of various parameters such as the wave steepness, the wave period, the volume of the spilled oil, and the horizontal and vertical position of the sampling point on the distribution of oil concentration at depth is investigated. The results of the dispersed oil concentration for 20 cc and 30 cc spill volumes are compared with the experimental data cited in the literature and also presented for various hydrodynamic scenarios. The results of this study show the dependency of selected parameters on the variation of maximum oil concentration in the water column. A relationship is proposed and validated to calculate the maximum volume of dispersed oil based on the results of numerical simulation. The maximum volume of dispersed oil can be predicted by the proposed relationship with an accuracy of up to 40%.
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.
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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle