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Enregistrement W4392591554 · doi:10.5194/egusphere-egu24-3494

  Prandtl Number Effects on Extreme Mixing Events in Forced Stratified Turbulence

2024· preprint· en· W4392591554 sur OpenAlexaff
C. P. Caulfield, Nicoloas Petropoulos, Miles M. P. Couchman, Steve de Bruyn Kops, Ali Mashayek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulencePrandtl numberMixing (physics)Turbulent Prandtl numberMechanicsPhysicsStratified flowsStatistical physicsMathematicsStratified flowReynolds numberConvectionQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

`Strongly' stratified turbulent flows can self-organise into a `layered anisotropic stratified turbulence' (LAST) regime, characterised by relatively deep and well-mixed density `layers' separated by relatively thin `interfaces' of enhanced density gradient. Understanding the associated mixing dynamics is important for parameterising heat transport in the world's oceans. It is challenging to study `LAST' mixing, as it is associated with Reynolds numbers Re := UL/ν >> 1 and Froude numbers Fr :=(2πU)/(L N) > 1 where ε is the TKE dissipation rate. This requirement is exacerbated for oceanically relevant flows, as the Prandtl number Pr := ν /κ = O(10) in thermally-stratified water (where κ is the thermal diffusivity), thus leading (potentially) to even finer density field structures. We report here on four forced fully resolved direct numerical simulations of stratified turbulence at various Froude (Fr=0.5, 2) and Prandtl numbers (Pr=1, 7) forced so that Reb=50, with resolutions up to 30240 x 30240 x 3780. We find that, as Pr increases, emergent `interfaces' become finer and their contribution to bulk mixing characteristics decreases at the expense of the small-scale density structures populating the well-mixed `layers'. Nevertheless, `extreme' mixing events (with elevated local destruction rates of buoyancy variance χ0 dominating the total mixing budget) are still preferentially found in strongly stratified interfaces, which has significant implications for parameterising diapycnal mixing in larger scale ocean models. This project received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Sklodowska-Curie Grant Agreement No. 956457 and used resources of the Oak Ridge Leadership Computing Facility at the Oak Ridge National Laboratory, supported by the Office of Science of the U.S. Department of Energy under Contract No. DE-AC05-00OR22725. S.deB.K. was supported under U.S. Office of Naval Research Grant number N00014-19-1-2152.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2024
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