Influence of a Sloped Bottom on a 60-Degree Inclined Dense Jet Discharged into a Stationary Environment: A Large Eddy Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, numerical simulations were conducted to investigate the behavior of a 60° inclined dense jet discharged onto horizontal (0°) and sloped (5°) bottoms in a stagnant environment. The objective was to evaluate the capability of Large Eddy Simulation (LES) in capturing both the kinematic and mixing characteristics of inclined dense jets interacting with different bottom boundaries. A Reynolds-Averaged Navier–Stokes (RANS) model was also included for comparison. The LES simulations successfully reproduced the key kinematic and mixing characteristics, including the jet trajectory, centerline peak location, impact point, and terminal rise height, and showed strong agreement with the experimental observations. LES also predicted the concentration distributions and variations along both the horizontal and sloped bottoms, whereas the RANS model tended to underestimate both geometrical and dilution properties. A Gaussian fitting function was proposed to estimate the concentration distribution under both bottom conditions. Analysis of the spreading layer indicated that the concentration profiles exhibited self-similarity. Energy spectrum analysis showed that the sloped bottom enhanced shear-induced turbulence, thereby improving the mixing efficiency. Results confirm the reliability of LES for describing jet–bed interactions and emphasize the influence of bed slope on jet dilution and mixing behavior.
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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 | 0,001 | 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 ».