MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392597218 · doi:10.1063/5.0191886

Direct numerical simulation of a wall source dispersion in a turbulent channel flow

2024· article· en· W4392597218 sur OpenAlexafffund
Asghar Noormohammadi, R. M. Barron, Ram Balachandar

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPhysicsTurbulenceMechanicsDirect numerical simulationEddyDispersion (optics)Open-channel flowVortexBoundary layerLarge eddy simulationOpticsReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive direct numerical simulation (DNS) is conducted to analyze the turbulent mixing process of a surface source dispersion emitting from the bottom wall in a turbulent channel flow. A comparative analysis of ten test cases has been conducted to examine the turbulent mixing process and its relationship with the source strength. The study involves an examination of the dispersion process in both physical and spectral spaces, which includes an evaluation of statistical moments of the concentration field, pre-multiplied spatial spectra of the velocity and concentration fields, as well as an analysis of the coherent turbulent structures in the flow. Upon normalization by friction concentration, the DNS analysis reveals that the first- and second-order statistical moments of the concentration field remain unaffected by variations in the source strength. Conversely, the relative intensity of concentration fluctuations and the thickness of the concentration boundary layer exhibit significant susceptibility to variations in the source strength. It has been observed that the dispersion process within the channel is significantly influenced by the small-scale eddies in cases where the source strength is not particularly intense. When confronted with high source strength scenarios, analysis of the simulation results establishes that both small- and large-scale eddies are crucial players in the dispersion phenomena, as evinced by a comparison of the pre-multiplied spectra of concentration and velocity fields. Furthermore, hairpin vortices have been recognized as the primary source of turbulence in the dispersal of substances from regions of high shear to the center of the channel.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics of FluidsMême sujetFluid Dynamics and Turbulent FlowsTravaux en français237 207