Добірка наукової літератури з теми "Bedload predictor"
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Статті в журналах з теми "Bedload predictor"
Gilja, Gordon, and Neven Kuspilić. "Dune geometry estimation using apparent bedload velocity as predictor variable." E3S Web of Conferences 40 (2018): 02054. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/20184002054.
Повний текст джерелаBadoux, A., J. M. Turowski, L. Mao, N. Mathys, and D. Rickenmann. "Rainfall intensity–duration thresholds for bedload transport initiation in small Alpine watersheds." Natural Hazards and Earth System Sciences 12, no. 10 (October 18, 2012): 3091–108. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-12-3091-2012.
Повний текст джерелаKleinhans, M. G., A. W. E. Wilbers, and W. B. M. ten Brinke. "Opposite hysteresis of sand and gravel transport upstream and downstream of a bifurcation during a flood in the River Rhine, the Netherlands." Netherlands Journal of Geosciences 86, no. 3 (September 2007): 273–85. http://dx.doi.org/10.1017/s0016774600077854.
Повний текст джерелаZhang, Bin, Xing Nian Liu, and Feng Guang Yang. "Two Stochastic Fraction Bedload Transport Rate Models for Nonuniform Sediment." Applied Mechanics and Materials 295-298 (February 2013): 1894–97. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.295-298.1894.
Повний текст джерелаRoushangar, Kiyoumars, and Roghayeh Ghasempour. "Prediction of non-cohesive sediment transport in circular channels in deposition and limit of deposition states using SVM." Water Supply 17, no. 2 (September 23, 2016): 537–51. http://dx.doi.org/10.2166/ws.2016.153.
Повний текст джерелаBayram, Atilla, Sean O'Neil, and Yang Zhang. "SEDIMENT TRANSPORT FIELD DATA AND NUMERICAL MODELING STUDY TO SUPPORT DREDGE PIT INFILL RATE ESTIMATES." Coastal Engineering Proceedings, no. 36v (December 31, 2020): 57. http://dx.doi.org/10.9753/icce.v36v.papers.57.
Повний текст джерелаBonilla-Porras, José A., Aronne Armanini, and Alessandra Crosato. "Extended Einstein's parameters to include vegetation in existing bedload predictors." Advances in Water Resources 152 (June 2021): 103928. http://dx.doi.org/10.1016/j.advwatres.2021.103928.
Повний текст джерелаGiberson, Donna J., and Daniel Caissie. "Stream habitat hydraulics: interannual variability in three reaches of Catamaran Brook, New Brunswick." Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 55, no. 2 (February 1, 1998): 485–94. http://dx.doi.org/10.1139/f97-247.
Повний текст джерелаHosseini, Seyed Abbas, Abbas Abbaszadeh Shahri, and Reza Asheghi. "Prediction of bedload transport rate using a block combined network structure." Hydrological Sciences Journal 67, no. 1 (January 2, 2022): 117–28. http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2021.2003367.
Повний текст джерелаKhosravi, Khabat, James R. Cooper, Prasad Daggupati, Binh Thai Pham, and Dieu Tien Bui. "Bedload transport rate prediction: Application of novel hybrid data mining techniques." Journal of Hydrology 585 (June 2020): 124774. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124774.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Bedload predictor"
Bonilla, Porras Jose Antonio. "Bedload transport in water courses with submerged vegetation." Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2022. http://hdl.handle.net/11572/329196.
Повний текст джерелаLa vegetazione svolge un ruolo fondamentale negli ambienti fluviali, poiché fornisce un ampio spettro di servizi ecosistemici; per questo essa è una componente rilevante dei progetti di riqualificazione fluviale. Tuttavia, la presenza di piante in alveo aumenta la resistenza al moto e di conseguenza anche il tirante idrico durante gli eventi di piena. Inoltre, la copertura vegetale in alveo e nelle zone riparie influenza l'evoluzione morfologica dei corsi d'acqua. Nonostante le evidenze sperimentali mostrino che la vegetazione in alveo ha un forte impatto sul trasporto dei sedimenti, sono poche le formule di trasporto che tengono conto in modo esplicito dell'effetto della vegetazione e i metodi esistenti, basati sulla determinazione di un coefficiente di scabrezza, possono dare luogo a incongruenze. Per questa ragione, in questa tesi si propone un approccio che estende la formulazione di Einstein (1950) e include l'effetto della geometria e della densità spaziale della vegetazione sul trasporto solido. Sono state derivate nuove espressioni per il parametro di trasporto adimensionale Φ e il parametro di intensità del trasporto Ψ, che possono essere introdotte in modelli di trasporto esistenti del tipo Φ = f(Ψ). Questo nuovo approccio consente di considerare l'effetto della presenza di vegetazione sommersa ed emergente e si riduce al modello originale di Einstein in assenza di vegetazione. L'attività di ricerca si è svolta in quattro fasi. Nella prima fase si è svolta un'analisi approfondita della letteratura mirata soprattutto a identificare gli effetti della vegetazione sulla morfodinamica fluviale, definire lo stato dell'arte relativo alle interazioni fra flusso liquido, sedimenti e vegetazione, ed analizzare gli approcci esistenti per la stima del trasporto di fondo in alvei vegetati. Nella seconda fase si sono derivati i parametri della formulazione di Einstein estesa a partire dal bilancio di quantità di moto per un volume di controllo di un canale generico con vegetazione sommersa (come proposto da Petryk e Bosmajian, 1975). Nella terza fase è stato condotto un esteso set di esperimenti, utilizzando un modello fisico costituito da una canaletta di laboratorio a pendenza variabile e fondo mobile, in cui le piante sono state simulate tramite cilindri in alluminio. Sono stati riprodotti diversi scenari di densità spaziale della vegetazione e sono stati misurati periodicamente la portata solida, la quota della superficie libera e del fondo e la velocità della corrente per valutare le condizioni di stazionarietà ed equilibrio morfodinamico. Infine, il nuovo approccio è stato calibrato sulla base di un'analisi approfondita dei risultati sperimentali e quindi applicato a set di dati di letteratura per valutarne l'accuratezza in un ampio intervallo di condizioni. Un'analisi statistica basata su quattro indicatori ha mostrato che i parametri della formulazione di Einstein estesa producono stime di trasporto solido sensibilmente più accurate rispetto ai parametri originali, in quanto i valori calcolati sono, in generale, dello stesso ordine di grandezza dei valori misurati. Inoltre, il nuovo approccio dà risultati migliori rispetto al metodo di Baptist (2005), ampiamente adottato, che consiste nel ricalcolo della scabrezza per gli alvei vegetati. Infine, le osservazioni sperimentali suggeriscono che il rapporto di sommergenza e la densità spaziale delle piante sono i parametri che influenzano in modo più significativo il trasporto solido, la stabilità del fondo dell'alveo, la scala delle forme di fondo e la loro organizzazione spaziale. Una conoscenza più approfondita di questi aspetti può contribuire a una maggiore capacità di prevedere l'evoluzione dei corsi d'acqua.
Se ha identificado a la vegetación como un actor importante en ambientes fluviales al proporcionar una amplia gama de servicios ecosistémicos. Por esta razón, el uso de plantas se ha vuelto cada vez más relevante en proyectos de restauración de ríos. Sin embargo, su presencia en lechos fluviales impacta la resistencia al flujo, aumentando los niveles del agua en condiciones de inundación. Además, este tipo de vegetación, ya sea que esté en el lecho o en las márgenes, influye en la evolución morfológica de los ríos. Diversas observaciones han mostrado que la vegetación fluvial tiene un fuerte impacto en las tasas de transporte sólido de fondo. A pesar de ello, hay una escasez de métodos confiables para la estimación de este tipo de sedimentos que tome en consideración el efecto de las plantas y, aquéllos que existen, los cuales se basan en la corrección del coeficiente de rugosidad del canal, suelen presentar resultados inconsistentes. Por tanto, se propone aquí un método que extiende las definiciones fundamentales de Einstein (1950) en modo que se incluyan los efectos de la geometría y la densidad espacial de las plantas sobre el transporte sólido. Las nuevas ecuaciones del parámtero de transporte, Φ, y el parámetro de movilidad, Ψ, fueron obtenidas para su implementación en métodos predictores de transporte de fondo de la forma Φ = (Ψ). La aplicabilidad de este nuevo enfoque considera la posibilidad de vegtación fluvial tanto emergente como sumergida, y se reduce a las ecuaciones originales de Einstein si ésta fuera inexistente. La metodología de investigación se llevó a cabo en cuatro fases. Primero, una revisión exhaustiva de la literatura para la identificación, principalmente, de los diferentes efectos de la vegetación en la morfodinámica de ríos, los avances más recientes en el conocimiento sobre las interacciones flujo-sedimento-vegetación, y los métodos actualmente existentes para la estimación del transporte sólido de fondo en canales naturales vegetados. En segundo lugar, la obtención de los parámetros de Einstein extendidos a partir de un balance de momentum para el volumen de control de un canal genérico con vegetación sumergida (según lo propuesto por Petryk y Bosmajian, 1975). En tercer lugar, un extenso programa experimental realizado en un canal de fondo móvil y pendiente variable, con las plantas siendo representadas por series de cilindros metálicos. Se probaron diferentes escenarios de densidad espacial de vegetación, mientras que periódicamente se realizaron mediciones transporte sólido, niveles del agua, topografía del fondo y velocidad del flujo con el objeto de evaluar las condiciones de flujo uniforme y equilibrio morfodinámico. Por último, un análisis profundo de los resultados experimentales permitió la calibración del nuevo método, mientras que se utilizaron datos externos disponibles en la literatura para evaluar su desempeño bajo diversas condiciones. Un estudio basado en cuatro medidas estadísticas mostró que los parámetros extendidos de Einstein son mucho más adecuados para la estimación del transporte de fondo en comparación con los originales, ya que los valores estimados y los medidos muestran, en promedio, el mismo orden de magnitud. Además, el nuevo método superó al propuesto por Baptist (2005), ampliamente utilizado, el cual consiste en la corrección de la rugosidad del canal en presencia de vegetación. Finalmente, las observaciones experimentales sugieren que la sumergencia de las plantas y la densidad espacial de los tallos son las variables más influyentes en el transporte sedimentos de fondo, la estabilidad del lecho, y las dimensiones y patrones de la forma de fondo. Una mejor comprensión de estas variables puede significar una mejor capacidad para predecir la evolución de un río.
Bravo-Espinosa, Miguel 1954. "Prediction of bedload discharge for alluvial channels." Diss., The University of Arizona, 1999. http://hdl.handle.net/10150/288935.
Повний текст джерелаHinton, Darren D. "Complexity of Bed-Load Transport in Gravel Bed Streams: Data Collection, Prediction, and Analysis." BYU ScholarsArchive, 2012. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/3384.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Bedload predictor"
Rickenmann, Dieter. "Alluvial Steep Channels: Flow Resistance, Bedload Transport Prediction, and Transition to Debris Flows." In Gravel-Bed Rivers, 386–97. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2012. http://dx.doi.org/10.1002/9781119952497.ch28.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Bedload predictor"
Pu, Jin-Shan, Yong-Ping Chen, and Peng Yao. "Numerical Simulation of the Fluid-Solid Two-Phase in the Horizontal Pipe Based on DEM-CFD Coupling Method." In ASME 2019 38th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/omae2019-95455.
Повний текст джерелаSaritas, Firat, Simon Staehli, Lorenz Ammann, Dieter Rickenmann, Rocco Custer, and Susanne Suter. "Using Acoustic Signal to Predict Grain Size of Bedload Particles." In 2022 9th Swiss Conference on Data Science (SDS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/sds54800.2022.00017.
Повний текст джерелаZhao, Fuyu, Terry Griffiths, Wenwen Shen, Scott Draper, Hongwei An, Jeremy Leggoe, and Daniel Carneiro. "Sediment Attractors: Seabed Shear Stress Shadows Around Subsea Pipelines Cause Net Sediment Accretion." In ASME 2015 34th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2015. http://dx.doi.org/10.1115/omae2015-41651.
Повний текст джерелаPurwandari, Sartika D., Bjørnar Lund, and Sigve Hovda. "Physic Based Approach for Solid Transport in Deviated and Horizontal Well." In ASME 2022 41st International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/omae2022-78532.
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