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Enregistrement W4365150674 · doi:10.1038/s41467-023-37867-1

The fragmentation-induced fluidisation of pyroclastic density currents

2023· article· en· W4365150674 sur OpenAlexaff
E. C. P. Breard, J. Dufek, Sylvain Charbonnier, Valentin Gueugneau, Thomas Giachetti, Braden Walsh

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilDirectorate for GeosciencesResearch Councils UKSight Research UKUK Research and InnovationNational Science Foundation
Mots-clésFragmentation (computing)Pyroclastic rockGeologyBiologyVolcanoEcologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyroclastic density currents (PDCs) are the most lethal volcanic process on Earth. Forecasting their inundation area is essential to mitigate their risk, but existing models are limited by our poor understanding of their dynamics. Here, we explore the role of evolving grain-size distribution in controlling the runout of the most common PDCs, known as block-and-ash flows (BAFs). Through a combination of theory, analysis of deposits and experiments of natural mixtures, we show that rapid changes of the grain-size distribution transported in BAFs result in the reduction of pore volume (compaction) within the first kilometres of their runout. We then use a multiphase flow model to show how the compressibility of granular mixtures leads to fragmentation-induced fluidisation (FIF) and excess pore-fluid pressure in BAFs. This process dominates the first ~2 km of their runout, where the effective friction coefficient is progressively reduced. Beyond that distance, transport is modulated by diffusion of the excess pore pressure. Fragmentation-induced fluidisation provides a physical basis to explain the decades-long use of low effective friction coefficients used in depth-averaged simulations required to match observed flow inundation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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