MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392584499 · doi:10.1103/physrevfluids.9.034603

Data-driven classification of sheared stratified turbulence from experimental shadowgraphs

2024· article· en· W4392584499 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Environment Research CouncilSight Research UKLeverhulme Trust
Mots-clésTurbulenceStratified flowsStratified flowComputer scienceGeologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a dimensionality reduction and unsupervised clustering method for the automatic classification and reduced-order modeling of density-stratified turbulence in laboratory experiments. We apply this method to 113 long shadowgraph movies collected in a “stratified inclined duct” experiment, where turbulence is generated by instabilities arising from a sheared buoyancy-driven counterflow at Reynolds numbers <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><a:mrow><a:mi>Re</a:mi><a:mo>≈</a:mo><a:mn>300</a:mn><a:mo>–</a:mo><a:mn>5000</a:mn></a:mrow></a:math>, tilt angles <b:math xmlns:b="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><b:mrow><b:mi>θ</b:mi><b:mo>=</b:mo><b:msup><b:mn>1</b:mn><b:mo>∘</b:mo></b:msup><b:mo>–</b:mo><b:msup><b:mn>6</b:mn><b:mo>∘</b:mo></b:msup></b:mrow></b:math>, and Prandtl number <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><c:mrow><c:mi>Pr</c:mi><c:mo>≈</c:mo><c:mn>700</c:mn></c:mrow></c:math>. The method automatically detects edges representative of discrete density interfaces, extracts a low-dimensional vector of statistics representative of their morphology, projects these statistics onto a two-dimensional phase space of principal coordinates, and applies a clustering algorithm. Five clusters are detected and interpreted physically based on their typical interface morphology and an examination of representative frames, revealing distinct types of turbulence and mixing: laminarizing, braided, overturning, granular, and unstructured, as well as some intermediate types. The ratio of time spent in each cluster varies gradually across the <d:math xmlns:d="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><d:mrow><d:mo>(</d:mo><d:mi>Re</d:mi><d:mo>,</d:mo><d:mi>θ</d:mi><d:mo>)</d:mo></d:mrow></d:math> space. At intermediate values of <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><e:mrow><e:mi>Re</e:mi><e:mspace width="0.16em"/><e:mi>θ</e:mi></e:mrow></e:math>, intermittent turbulence cycles between clusters in phase space and reveals at least two distinct routes to stratified turbulence. These insights demonstrate the potential of this method to reveal the underlying physics of complex turbulent systems from large experimental datasets. Published by the American Physical Society 2024

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,245 · 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