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Enregistrement W4386047643 · doi:10.1080/21664250.2023.2236345

A numerical model for predicting waves run-up on coastal areas

2023· article· en· W4386047643 sur OpenAlexaff
Hasan Karjoun, Abdelaziz Beljadid

Notice bibliographique

RevueCoastal Engineering Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscretizationShallow water equationsFinite volume methodRobustness (evolution)Nonlinear systemNumerical analysisGeologyComputer simulationWaves and shallow waterBreaking waveDam breakNumerical modelsVolume of fluid methodMechanicsApplied mathematicsMathematicsWave propagationMathematical analysisGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, numerical investigations are performed to validate a numerical model for the prediction of waves propagation and waves run-up on coastal zones. The proposed numerical model is based on the depth-averaged two-dimensional dispersive shallow water equations with source terms due to variable bottom topography and bed friction effects. We propose to solve the resulting nonlinear system using a well-balanced positivity preserving Godunov-type finite volume method on unstructured triangular grids. We used a semi-implicit scheme for the friction terms and a well-balanced formulation for the bottom topography. Moreover, we prove that the numerical scheme exactly preserves a class of nontrivial steady-state solutions. To validate the proposed numerical model against experiments, we first demonstrate its ability to preserve nontrivial steady-state solutions over a slanted surface and then we model several laboratory experiments for the prediction of waves run-up on sloping beaches. The numerical simulations are in good agreement with laboratory experiments which confirms the robustness and accuracy of the proposed numerical model in predicting waves propagation on coastal areas.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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