ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ЗАГРЯЗНЕНИЯ РЕЧНЫХ КАНАЛОВ И ЗАИЛИВАНИЯ РЕК

2023

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2023-128-5-365-374
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Данное исследование фокусируется на анализе процесса загрязнения речных каналов через явление заливания. Для оценки параметры скорости, давления и плотности в водной среде рассмотрено численное моделирование, базирующееся на двумерном уравнении Эйлера. Прогнозирование этих параметров играет критическую роль в предупреждении загрязнения водных объектов в результате седиментации. Математическая модель, предложенная в данном исследовании, основана на уравнении Эйлера и реализована численно с использованием программного пакета Ansys Fluent. Результаты, полученные в рамках этой работы, могут быть весьма полезными для борьбы с явлением заливания в речных каналах. Они также предоставят ценные данные для создания прогностических отчетов о возможных заливах речных русел. Моделирование загрязнения речных каналов способствует более эффективному управлению рисками и защите водных ресурсов. Полученные результаты в данном исследовании будут полезными при противодействии седиментации в реках и предоставят важную информацию для прогнозирования возможных заливов речных русел.