Laboratory Observations of Frazil Ice Accumulation during Freeze-Up Stage
Notice bibliographique
Résumé
A series of experiments was conducted using a laboratory flume within the University of Ottawa cold room to measure accumulation of frazil ice and ice jamming for open channel flows over various bed materials and different water depths. The water surface level was monitored using four ultrasonic devices mounted above the experimental flume, while the amount of ice accumulation was determined through image processing techniques. To implement the image processing, a deep learning semantic segmentation technique capable of identifying surface ice was employed. To calculate the volume of frazil accumulation in each experiment, the obtained surface area during the residual stage, when the water temperature stabilized slightly below the freezing point, was multiplied by the submerged ice thickness. The submerged ice thickness was calculated using a time-based polynomial function, which approximately fits the measured ice lower levels for various experiments. For rough and fully turbulent flows, no surface skim ice was observed, but frazil ice accumulated at the flume’s end. The resulting surface ice propagated upstream at a rate of 0.6 cm/min after the supercooling stage. In contrast, in tests with lower turbulence and higher water depth, a combination of frazil and border skim ice was observed, with maximum ice cover progression rates of 2 cm/min after supercooling was reached.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».