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Enregistrement W7001688531

Large-eddy simulation of turbulent flow and dispersion within modeled urban environments

2015· dissertation· en· W7001688531 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceScalar (mathematics)Dispersion (optics)FortranContext (archaeology)Flow (mathematics)Computational fluid dynamicsMean flowPlume
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, wall-resolved and wall-modeled large-eddy simulation (LES) have been employed to investigate turbulent flow and dispersion around a single and a group of wall-mounted bluff bodies which are partially and fully submerged in developing boundary layers, respectively. The dispersion is caused by a continuous release of a passive scalar from a ground-level point source located within the matrix of obstacles. The results have been validated through comparisons against the available experimental measurement data. Thorough physical analysis including investigation of the spatial evolution and temporal cascades of the kinetic and scalar energies, flow structures and their influences on dispersion of the concentration plume in the context of highly disturbed flows, and study of turbulence statistics for the flow and concentration fields have been performed to provide deeper insights into turbulent flow and dispersion in domains with complex geometries. An in-house code based on FORTRAN programming language, parallelized with MPI libraries has been developed, modified and optimized for conducting the simulations. The simulations have been conducted on public-domain supercomputers ofWest-Grid, specifically Orcinus and Grex, and also the local 256-core cluster system of the CFD LAB at the University of Manitoba.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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