A Robust Asymptotically Based Modeling Approach for Two-Phase Flow in Porous Media
Notice bibliographique
Résumé
A simple semi-theoretical method for calculating two-phase frictional pressure gradient in porous media using asymptotic analysis is presented. Two-phase frictional pressure gradient is expressed in terms of the asymptotic single-phase frictional pressure gradients for liquid and gas flowing alone. In the present model, the two-phase frictional pressure gradient for x ≅ 0 is nearly identical to single-phase liquid frictional pressure gradient. Also, the two-phase frictional pressure gradient for x ≅ 1 is nearly identical to single-phase gas frictional pressure gradient. The proposed model can be transformed into either a two-phase frictional multiplier for liquid flowing alone (φl2) or two-phase frictional multiplier for gas flowing alone (φg2) as a function of the Lockhart-Martinelli parameter, X. The advantage of the new model is that it has only one fitting parameter (p) while the other existing correlations such as Larkins et al. correlation, Sato et al. correlation, and Goto and Gaspillo correlation have three constants. Therefore, calibration of the new model to experimental data is greatly simplified. The new model is able to model the existing multi parameters correlations by fitting the single parameter p. Specifically, p = 1/3.25 for Midoux et al. correlation, p = 1/3.25 for Rao et al. correlation, p = 1/3.5 for Tosun correlation, p = 1/3.25 for Larkins et al. correlation, p = 1/3.75 for Sato et al. correlation, and p = 1/3.5 for Goto and Gaspillo correlation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».