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J-GLOBAL ID：201702250364586046   整理番号：17A1624224

強い乱流の下でのフロックサイズ変動:観測と人工神経回路網モデル化【Powered by NICT】

Floc size variability under strong turbulence: Observations and artificial neural network modeling

著者 (4件)： Sahin Cihan (Department of Civil Engineering, Yildiz Technical University, Esenler, Istanbul 34210, Turkey) ,  Ari Guner H. Anil (Department of Civil Engineering, Yildiz Technical University, Esenler, Istanbul 34210, Turkey) ,  Ozturk Mehmet (Department of Civil Engineering, Yildiz Technical University, Esenler, Istanbul 34210, Turkey) ,  Sheremet Alexandru (Engineering School of Sustainable Infrastructure and Environment (ESSIE), University of Florida, 365 Weil Hall, Gainesville, FL 32611, USA)
資料名： Applied Ocean Research  (Applied Ocean Research)
巻： 68  ページ： 130-141  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0775B  ISSN： 0141-1187  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 波の存在下での粘着性堆積物の凝集は,人工ニューラルネットワークに基づく高分解能野外観察と新しく開発された凝集モデルを用いて調べた。懸濁堆積物濃度と乱流強度の鉛直プロファイルは,電流プロファイルと音響後方散乱の測定を用いて推定した。フロックサイズの垂直分布は,一つの鉛直レベルでのフロックサイズ測定を使って訓練し検証することを人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて推定した。データ分析は,懸濁堆積物濃度と乱流強度との間に線形相関を示唆している。観測と数値シミュレーションは,フロックサイズは堆積物濃度,乱流強度と水温と逆に関連することを示した。数値結果は,フロック成長は低濃度と低乱流によって支持されることを示した。垂直方向では,フロックの平均サイズは底に向かって減少し,層の方へ増加する乱流強度のためにフロック破壊を示唆した。乱流せん断の有意な減少が底部数cm内で生じ,堆積物誘起密度成層による乱流の減衰の増加に関連することができた。ここで提示した数値シミュレーションの結果は,物理的凝集 分裂プロセスを受ける粘着性堆積物粒子の概念と一致し,ANNは凝集過程を研究するための正確なツールであることを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *乱流 ,  剪断 ,  鉛直分布 ,  水温 ,  音響 ,  データ解析 ,  凝集 ,  *モデリング ,  *フロック ,  堆積物 ,  *ニューラルネットワーク ,  後方散乱 ,  高分解能
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  乱れ強度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 凝集 ,  凝集堆積物 ,  人工ニューラルネットワーク ,  懸濁堆積物 ,  乱流 ,  底境界層 ,  ルイジアナ大陸棚

分類 (2件)： 海中施設  (RC14030L) ,  沿岸海洋物理学  (DC06060N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 乱流 ,  フロック ,  サイズ ,  観測 ,  人工 ,  神経回路網モデル