CFD modelling of flow and dispersion in the built environment: Different RANS models and a first attempt to use URANS
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution is a global phenomenon which has been the subject of study for several years.Pollutants released from rooftop stacks have a tendency to re-enter the same building or an adjacent building in the near vicinity.Complexities in airflow and pollutant transport due to terrain conditions, local topography and buildings make it very difficult to assess plume concentrations.This paper will analyse the role of the unsteady flow and its influence on pollutant dispersion.The effect of a building located upstream to an emitting building which has a roof stack, will be tested in a boundary layer wind tunnel and compared with computational fluid dynamics simulation (CFD).The most used approach for turbulent flow simulation is the Reynoldsaveraged Navier-Stokes (RANS) equations.However, it was confirmed that important inaccuracies for dispersion prediction especially in the near-field of an emitting building are usually obtained by RANS.The reason is attributed to the RANS incapability to capture the inherent unsteadiness of flow in the wake of buildings.The influence of different turbulence models was evaluated but no clear improvement to compensate the mentioned inaccuracy was noticed.The effect of unsteady RANS (URANS) was also analyzed in an exploratory way.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».