Considering Surface Roughness Effects in a Triangular Pore Space Model for Unsaturated Hydraulic Conductivity
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying the unsaturated hydraulic conductivity of a porous medium has been a great interest in the fields of hydrology, environmental engineering, and petroleum engineering. Previous research has shown that rough surfaces enhance liquid retention and conductance of flow in the form of liquid film. We present a pore‐scale‐based water retention and hydraulic conductivity model considering surface roughness effects. In the proposed model, a porous medium is simplified as a bundle of statistically distributed capillaries with triangular cross‐sections. Surface roughness effects are characterized by a roughness factor, which accounts for increased film thickness under relatively wet conditions due to capillary effects and increased film area under relatively dry conditions. The model significantly improved the prediction of hydraulic conductivity across the entire range of matric potentials for the illustrative soils compared with the van Genuchten–Mualem model (VGM), while maintaining the same number of adjustable parameters. The improved performance of the proposed model demonstrates the advantage of incorporating surface roughness in the pore‐scale‐based models. Furthermore, sandy soils and loams showed distinct roughness factors and pore‐size distribution functions. Sandy soils tended to have smaller roughness factors and greater mean pore sizes than loams.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».