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Enregistrement W4404114707 · doi:10.5194/npg-31-515-2024

A robust numerical method for the generation and propagation of periodic finite-amplitude internal waves in natural waters using high-accuracy simulations

2024· article· en· W4404114707 sur OpenAlexaff
Pierre Lloret, Peter Diamessis, Marek Stastna, Greg N. Thomsen

Notice bibliographique

RevueNonlinear processes in geophysics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesOffice of Advanced CyberinfrastructureNational Science Foundation
Mots-clésAmplitudeInternal waveMechanicsNatural (archaeology)PhysicsMathematical analysisAcousticsControl theory (sociology)MathematicsComputer scienceGeologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The design and implementation of boundary conditions for the robust generation and simulation of periodic finite-amplitude internal waves is examined in a quasi two-layer continuous stratification using a spectral-element-method-based incompressible flow solver. The commonly used Eulerian approach develops spurious, and potentially catastrophic small-scale numerical features near the wave-generating boundary in a non-linear stratification when the parameter A/(δc) is sufficiently larger than unity; A and δ are measures of the maximum wave-induced vertical velocity and pycnocline thickness, respectively, and c is the linear wave propagation speed. To this end, an Euler–Lagrange approach is developed and implemented to generate robust high-amplitude periodic deep-water internal waves. Central to this approach is to take into account the wave-induced (isopycnal) displacement of the pycnocline in both the vertical and (effectively) upstream directions. With amplitudes not restricted by the limits of linear theory, the Euler–Lagrange-generated waves maintain their structural integrity as they propagate away from the source. The advantages of the high-accuracy numerical method, whose minimal numerical dissipation cannot damp the above near-source spurious numerical features of the purely Eulerian case, can still be preserved and leveraged further along the wave propagation path through the robust reproduction of the non-linear adjustments of the waveform. The near- and far-source robustness of the optimized Euler–Lagrange approach is demonstrated for finite-amplitude waves in a sharp quasi two-layer continuous stratification representative of seasonally stratified lakes. The findings of this study provide an enabling framework for two-dimensional simulations of internal swash zones driven by well-developed non-linear internal waves and, ultimately, the accompanying turbulence-resolving three-dimensional simulations.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreMéthodes

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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Résumé présentoui

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