An experimental investigation of turbulent flow characteristics beneath a simulated ice jam
Notice bibliographique
Résumé
Ice jams have caused serious hazards such as floods in northern countries. Despite several studies focused on river ice jams, a lack of research has been identified in the existing literature to analyze impacts of an ice jam on turbulent flow characteristics. Thus, this research attempts to address this knowledge gap. A better comprehension of flow features beneath an ice jam will help river ice engineers to reduce economic, environmental, and ecological damages. Technical difficulties and safety concerns limit data collection in ice jam field studies. Therefore, a physical model of a river ice jam was constructed in the Hydraulics Research & Testing Facility at the University of Manitoba. Two scenarios were proposed to simulate an ice jam. The first scenario was to use a basic model with constant upstream and downstream water depth. The second scenario was developed as an extension of the first scenario, with a modified setup to allow the upstream water depth to be greater than the downstream water depth. This was done to increase similarity with the real ice jam in nature and improve the results. For the second scenario, different roughness ratios of channel bed to ice jam were defined. Experiments were conducted to quantify the turbulent flow characteristics including streamwise velocity and streamwise turbulence intensity distribution beneath the ice jam. The flow velocities were measured at different locations beneath the ice jam using an acoustic Doppler velocimeter. The turbulence intensities and bed shear stresses were calculated using the measured velocities. The results indicated that the flow velocity and turbulence intensity were a function of the streamwise location beneath the ice jam as well as the roughness of the bed and ice jam. Significant changes were observed in the velocity and turbulence intensity profiles where the boundaries were fully rough, which could influence an ice jam formation, sediment concentration and water quality, as well as river bed deformation. It is believed that the results from this research will improve our fundamental understanding of flow beneath an ice jam, and can be used for validation of subsequent ice jam numerical models.
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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».