Droplet deposition of agrochemical spraying: Comparison of results from a random‐walk model and <scp>CFD</scp> simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effectiveness of agricultural spraying processes depends considerably on the ability of the atomized droplets to reach the target site in the desired amount. In this work, two mathematical models to study the trajectories and deposition of atomized droplets are implemented and compared. On the one hand, a computational fluid dynamics (CFD) coupled with discrete phase model (DPM) is implemented to calculate the trajectories of atomized droplets and determine distances at which the droplets are deposited. The continuous phase (atmospheric air) is modelled by continuity, momentum, and energy equations. On the other hand, a Lagrangian random‐walk (LRW) model based on force and energy balances to predict the pulverization process of a nozzle is formulated and implemented in Python. Both models take into account the effects of drag, gravity, buoyancy, and evaporation on individual droplets, as well as the impact of atmospheric stability and dispersion. By tracking a large number of trajectories, meaningful estimates of dispersal statistics can be obtained. The LRW model accurately replicated the trajectories, deposition distances, and final diameters of atomized droplets for three atmospheric stability cases, compared with CFD simulation results. The results of both models agreed that 100 μm droplets were most susceptible to wind‐induced spray drift, depositing at the furthest distances from the nozzle. In addition, 50 μm droplets exhibited a significant tendency to evaporate entirely before reaching the ground. The LRW model is found to be a cost‐effective alternative for estimating spray drift compared to the computationally intensive CFD approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».