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Enregistrement W4391573242 · doi:10.1017/jfm.2023.1023

Granular-fluid avalanches: the role of vertical structure and velocity shear

2024· article· en· W4391573242 sur OpenAlexaff
Xiannan Meng, Alexander Taylor-Noonan, C D Johnson, W. Andy Take, Elisabeth T. Bowman, J. M. N. T. Gray

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsInstitute of Mountain Hazards and EnvironmentNatural Environment Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilRoyal SocietyChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaLiaoning Revitalization Talents ProgramSight Research UK
Mots-clésMechanicsShear (geology)Shear velocityGeologyMaterials scienceTurbulencePhysicsPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field observations of debris flows often show that a deep dry granular front is followed by a progressively thinner and increasingly watery tail. These features have been captured in recent laboratory flume experiments (Taylor-Noonan et al., J. Geophys. Res.: Earth Surf., vol. 127, 2022, e2022JF006622). In these experiments different initial release volumes were used to investigate the dynamics of an undersaturated monodisperse grain–water mixture as it flowed downslope onto a horizontal run-out pad. Corresponding dry granular flows, with the same particle release volumes, were also studied to show the effect of the interstitial fluid. The inclusion of water makes debris flows much more mobile than equivalent volumes of dry grains. In the wet flows, the formation of a dry front is crucially dependent on the heterogeneous vertical structure of the flow and the velocity shear. These effects are included in the depth-averaged theory of Meng et al. (J. Fluid Mech., vol. 943, 2022, A19), which is used in this paper to quantitatively simulate both the wet and dry experimental flows using a high-resolution shock-capturing scheme. The results show that velocity shear causes dry grains (located near the free surface) to migrate forwards to create a dry front. The front is more resistant to motion than the more watery material behind, which reduces the overall computed run-out distance compared with debris-flow models that assume plug flow and develop only small dry snouts. Velocity shear also implies that there is a net transport of water to the back of the flow. This creates a thin oversaturated tail that is unstable to roll waves in agreement with experimental observations.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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