Hierarchical network of thermal plumes and their dynamics in turbulent Rayleigh–Bénard convection
Notice bibliographique
Résumé
The link between characteristic coherent structures and their statistical properties in turbulent flows remains largely unclear and is thus a central bottleneck for a better understanding of turbulent flows. Here, we demonstrate this link for the important problem of thermal convection. We show how the hierarchical plume network in the near-wall region of the flow, which becomes increasingly sparse with increasing distance away from the wall, is connected to the marginal stability of the thermal boundary layer and the resulting global heat transport. Our results, which are based on a series of direct numerical simulations for Rayleigh numbers up to [Formula: see text] in a relatively shallow layer, suggest a highly fluctuating thermal boundary layer that is composed of local building blocks in terms of plumes, which are the essential drivers of turbulent heat transport. These thermal plumes are found in a dynamically perpetual process of formation and aggregation that can be described, particularly well for Rayleigh numbers [Formula: see text], by a von Smoluchowski equation resulting in a gamma distribution of the local plume spacing, consistent with measurements. Similarity manifests with respect to the horizontal extension of the network, the vertical hierarchical plume clustering away from the wall and the number of plumes, over an order of magnitude of the thermal boundary layer thickness. Our findings suggest the dominance of dynamical local processes near the wall, rather than a global boundary layer instability.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».