Effective mass diffusion and dispersion in random porous media
Notice bibliographique
Résumé
In this work, the effect of the stochastic nature of porous medium on porosity, effective diffusion and mass dispersion was investigated. To this end, a methodology to build idealized media composed by solid particles with random size has been introduced. Gaussian and uniform probability distribution functions were employed to design the size and orientation of rectangular cylinders and cubes. Predictions of effective parameters were performed by using numerical procedures based on the volume averaging method. From the porosity and effective diffusion analysis, it was found that a minimum number of particles minimizes fluctuations of predictions. Thus, a minimum sampling size to measure properties was inferred. The minimum number of particles depends on the probability distribution functions and the dimensionality of particles used (cylinders or cubes). The methodology to build porous media also allows the creation of anisotropic media, and its effect is marked over the longitudinal and transverse components of effective diffusivity tensor. But this is not the case for the mass dispersion tensor, where the flow direction is the main cause for anisotropy. In fact, the flow taking place at pore‐scale increases noticeable the randomness of predictions of mass dispersion, specifically when the number of particles or the particle Péclet number are increased. This effect is more significant on the transverse mass dispersion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».