Notice bibliographique
Résumé
Contrails and contrail cirrus are the largest contributors of aviation radiative forcing, yet the exact quantification of their global impact remains far more uncertain compared to other sources, such as direct CO2 emissions. This uncertainty involves all phases of contrail lifetime –from formation until dilution in the free atmosphere. It is known for example that aircraft induce persistent contrails when flying in ice-supersaturated regions by providing condensation nuclei (soot particles or liquid aerosols) onto which ice nucleates and accumulates. These processes are strongly non-linear and also depend on the atmospheric conditions and engine setup among other parameters. Since it is not possible to explore the effects of all these parameters using detailed modeling such as 3D large-eddy simulations, low or mid-fidelity modeling approaches have been used in the literature with mixed success. In an effort to assist industry and modelers with design tools and flight trajectories definition, we developed an efficient computational method based on Reynolds Average Navier Stokes (RANS) simulations coupled to a stochastic model that captures the essence of jet turbulent mixing and the microphysical processes occurring in the plume. The method is validated for pure mixing using existing database of jet flow experiments and simulations, and it is then applied to contrail formation by activating simple ice microphysical models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».