Hydraulic design of stepped spillway using CFD supported by physical modelling: Muskrat Falls hydroelectric generating facility
Bibliographic record
Abstract
L’aménagement hydroélectrique de Muskrat Falls est situé sur la rivière Churchill au Labrador, Canada. Le projet est constitué d’une centrale de 824 MW, un évacuateur de crue vanné et un barrage à crête déversante en escalier. Les deux évacuateurs de crue auront une capacité combinée pour le passage de la Crue Maximal Probable (CMP). La crête déversante du barrage nord fait 330 m de longueur et 39 m d’hauteur et aura une capacité de 30,1 m³/s/m. Le coursier de la chute est constitué d’une série de marches, la pente du parement aval est de 0,8H:1,0V. Le pied du barrage sera protégé par un saut de ski qui projettera le jet à l’aval du barrage. Une approche hybride, utilisant des modèles numériques et physiques, a été utilisée pour évaluer divers aspects de la conception initiale du déversoir, tels que la hauteur des marches, l‘angle de projection du saut de ski, le profil de la nappe et le risque de cavitation. Un modèle réduit en canal à l’échelle 1:14 a été réalisée pour: (i) évaluer la performance hydraulique du déversoir sur différents conditions d‘exploitation; et (ii) valider les analyses effectuées simultanément avec un logiciel de dynamique des fluides numériques (DFN). La géométrie des marches a ensuite été optimisée lors de la phase de conception détaillée en s’appuyant uniquement sur l’expérience acquise dans la modélisation DFN de la structure.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".