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Enregistrement W2015570768 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.553.171

SPH as an Inverse Numerical Tool for the Prediction of Diffusive Properties in Porous Media

2007· article· en· W2015570768 sur OpenAlexaff
António C.M. Sousa, Fangming Jiang

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésPorous mediumMaterials scienceMultiphysicsMechanicsThermal conductionThermal conductivityHeat transferPorosityFluid dynamicsThermal diffusivityMass transferThermodynamicsFinite element methodPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat and mass transfer and fluid flow in porous media are usually characterized by, or associated with, the effective thermal conductivity, the effective mass diffusivity and the permeability, respectively. All these macroscopic quantities are conceptually established on a phenomenological “equivalence” basis. They may contain the influence of porous micro-structures upon the corresponding diffusive process; however, the detailed nature inside the porous medium is lumped and neglected. Pore scale numerical modelling has the potential of providing adequate meso-/micro- scale insight into the transport process in porous medium, as well as obtaining macroscopic properties, which can encompass the complex pore-structure details. Modelling heat/mass transfer and fluid flow in complicated porous micro-structures presents a major challenge to numerical methods due to their multiscale and multiphysics nature. A relatively-novel numerical technique - the meshless Lagrangian-based Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) method is thought to be capable of making a significant contribution to this research field. This work deals primarily with the SPH modelling of heat conduction and fluid flow in 2-D isotropic porous media. The porous matrix is formed by randomly including a different component into a base component. Various pore-structures are realized by changing the inclusion shape/size, or the relative arrangement condition between inclusions. Pore-scale heat transfer and fluid flow streams are visualized, and both heat transfer and fluid flow always follow, as expected, the paths of least resistance through the porous structures. In what concerns the effective thermal conductivity, for the porous media with the base component of larger bulk thermal conductivity, the “flexible” EMT model, which can accommodate, to some extent, the influence from the porous micro-structures on the effective thermal conductivity by adjusting the so-called flexible factor ff, gives effective thermal conductivities agreeable to the SPH predictions across the whole composition range if ff is taken to be ~ 4.5; the effective thermal conductivity shows a weak dependence on the inclusion shape/size and the relative arrangement condition between inclusions; however, for porous media with dispersed inclusions, which component has larger bulk thermal conductivity presents a strong effect upon the effective thermal conductivity. The SPH fluid flow simulation results confirm the macroscopic Darcy’s law to be valid only in the creeping flow regime; the dimensionless permeability (normalized by the squared characteristic dimension of the inclusions) is found to have an exponential dependence on the porosity within the intermediate porosity range, and the derived dimensionless permeability /""porosity relation is found to have only a minor dependence on either the relative arrangement condition between inclusions or the inclusion shape/area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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