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Enregistrement W4414305697 · doi:10.1016/j.desal.2025.119389

Numerical simulation of desalination brine discharges: Effects of inlet boundary conditions

2025· article· en· W4414305697 sur OpenAlexafffund
Danial Goodarzi, Abdolmajid Mohammadian, Saleh Rezaeiravesh

Notice bibliographique

RevueDesalination · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésInletNozzleTurbulenceLarge eddy simulationDesalinationBoundary value problemComputer simulationParticle image velocimetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the influence of inlet boundary conditions for a high-resolution numerical method of Large Eddy Simulation (LES) of desalination discharges and compares the results with high-resolution Particle Image Velocimetry (PIV). This study presents a robust nondimensional numerical model for high-resolution simulation of desalination jets, investigating the effects of various inlet boundary conditions, including Uniform Velocity (UV), Mapped Inlet (MI), Divergence-Free Synthetic Eddy Method (DFSEM), Turbulent Velocity (TV), and Fully Developed Constant Velocity (FDCV). Two approaches are employed for nozzle representation: an explicit method incorporating a 20 d 0 nozzle length, and an implicit method in which the nozzle geometry is omitted (the nozzle representations for Uniform Velocity (UV) and Turbulent Velocity (TV) boundary conditions are denoted by -p for explicit and -np for implicit, respectively). The results demonstrate that the choice of inlet boundary condition significantly impacts the velocity fields obtained from LES compared to the PIV, consequently influencing the mixing processes of a desalination discharge. The MI and DFSEM methods provide the closest agreement with experiments, capturing the intricate details of the jet velocity profile. In contrast, the UV and FDCV methods exhibited substantial discrepancies, particularly in the near-field region, where they failed to capture the expected turbulent development. Analyzing the turbulent flow characteristics revealed that the DFSEM, MI, TV-p and TV-np conditions more accurately reproduced the turbulence intensity and spectral scales observed in the PIV experiments. The application of Proper Orthogonal Decomposition (POD) to the concentration field revealed the presence of dominant flow structures, with the MI, DFSEM, and TV-np inlet conditions exhibiting spatial patterns consistent with the formation of helical structures near the nozzle. In contrast, the remaining boundary conditions did not exhibit these features, suggesting a less accurate representation of the flow physics. Although all tested boundary conditions could be applied for LES, the findings demonstrate that the DFSEM and MI approaches yield the most accurate and physically consistent results, showing strong agreement with experimental PIV data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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