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Enregistrement W1676058091 · doi:10.1029/2003gc000636

Numerical modeling of geophysical granular flows: 1. A comprehensive approach to granular rheologies and geophysical multiphase flows

2004· article· en· W1676058091 sur OpenAlexaff
S. Dartevelle

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Geophysics Geosystems · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGranular materialRheologyKinetic energyGeologyDissipative systemMechanicsMultiphase flowGeophysicsDissipationViscosityCauchy stress tensorCompressibilityStatistical physicsPhysicsClassical mechanicsGeotechnical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geophysical granular materials display a wide variety of behaviors and features. Typically, granular flows (1) are multiphase flows, (2) are very dissipative over many different scales, (3) display a wide range of grain concentrations, and (4), as a final result of these previous features, display complex nonlinear, nonuniform, and unsteady rheologies. Therefore the objectives of this manuscript are twofold: (1) setting up a hydrodynamic model which acknowledges the multiphase nature of granular flows and (2) defining a comprehensive rheological model which accounts for all the different forms of viscous dissipations within granular flows at any concentration. Hence three important regimes within granular flows must be acknowledged: kinetic (pure free flights of grain), kinetic‐collisional, and frictional. The momentum and energy transfer will be different according to the granular regimes, i.e., strain rate dependent in the kinetic and kinetic‐collisional cases and strain rate independent in the frictional case. A “universal” granular rheological model requires a comprehensive unified stress tensor able to adequately describe viscous stress within the flow for any of these regimes, and without imposing a priori what regime will dominate over the others. The kinetic‐collisional viscous regime is defined from a modified Boltzmann's kinetic theory of dense gas. The frictional viscous regime is defined from the plastic potential and the critical state theories which account for compressibility of granular matter (e.g., dilatancy, consolidation, and critical state). In the companion paper [ Dartevelle et al., 2004 ] we will introduce a multiphase computer code, (G)MFIX, which accounts for all the granular regimes and rheology and present typical simulations of diluted (e.g., plinian clouds) and concentrated geophysical granular flows (i.e., pyroclastic flows and surges).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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