Large Eddy Simulation of an Energetic Tidal Strait with Device-Scale Turbulence
Notice bibliographique
Résumé
Tidal channels suitable for tidal power devel- opments exhibit complex, turbulent flow, at high Reynolds numbers with dynamic features over a wide range of scales that can persist for several hours. Modelling such flow plays a key part in characterising the conditions that tidal turbines will experience in situ. However, simulations of these channels are extremely challenging, and many numerical models compromise on either fidelity or size to keep computational complexity down to a manageable scale. New numerical techniques are required to overcome these restrictions, and provide the tidal energy industry with valuable insights into the marine environment. This paper presents a non-hydrostatic, high-fidelity com- putational fluid dynamics model of the Grand Passage in the Bay of Fundy, Canada, using the coastal and tur- bine modelling software CoastED. The model employs a Discontinuous Galerkin finite element formulation of the Navier-Stokes momentum equation, coupled with a Vreman subgrid eddy viscosity model, a variant of Large Eddy Simulation adapted for anisotropic grids. This, along with the use of a novel unstructured grid scheme, allows flow features from centimetres to kilometres to be captured over several M2 tidal cycles. By comparing virtual Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) results data with measurements from real ADCPs in the Grand Passage, we show that the model is effective in recreating aspects of the tidal currents often missed in hydrostatic simulations. We also examine some of larger modelled tidal flow features, and contrast them with evi- dence from satellite data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».