Bibliographic record
Abstract
L'écoulement des eaux vers l'ouvrage de dérivation et l'évacuateur de crues de la centrale Keeyask, qui sont projetés sur la rivière Nelson, à 730 km au nord de Winnipeg (Canada), est étudié par la comparaison d'un modèle numérique et d'un modèle réduit à l'échelle 1:50, qui a été construit dans le laboratoire du Groupe-Conseil LaSalle. Le logiciel Flow3D a été utilisé pour simuler les conditions étudiées au modèle réduit, en utilisant les équations de Reynolds en combinaison avec la méthode de fermeture K-e. Pour s'assurer que le maillage du modèle était adéquat pour modéliser l'écoulement, des essais ont été effectués sur l'ouvrage de dérivation en 2D pour des ouvertures partielles des vannes et en 3D pour l'ouverture complète (le 2D n'étant pas en mesure de modéliser la réduction en largeur simulée sur le modèle réduit) afin de déterminer le niveau de raffinement du maillage requis pour obtenir une solution indépendante de ce dernier. L'indépendance du maillage a été atteinte uniquement pour une ouverture complète de la vanne et presque atteinte pour une ouverture de 6m. Pour des raisons inconnues, toutes autres ouvertures partielles des vannes ont conduit à des solutions divergentes. De plus, le raffinement supplémentaire des maillages n'était pas possible, à cause des temps de calcul excessifs. Les maillages utilisés pour l'ouverture complète et l'ouverture de 6m ont donc été utilisés pour toutes les autres simulations. Des essais de sensibilité ont été effectués sur l'ouvrage de dérivation pour ces deux ouvertures, en vue d'observer l'effet du changement de l'échelle du modèle numérique (échelle 1:50 et prototype) et l'effet de deux différentes méthode de fermeture (K-e et RNG) sur l'écoulement. Pour les deux essais, des solutions semblables ont été obtenues. Finalement, des simulations numériques ont été effectuées en 3D pour une ouverture complète sur l'ouvrage de dériva
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| 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".