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Enregistrement W2043715947 · doi:10.1063/1.4770310

Simulations of dilute sedimenting suspensions at finite-particle Reynolds numbers

2012· article· en· W2043715947 sur OpenAlexafffund
Radompon Sungkorn, J.J. Derksen

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWestern Canada Research Grid
Mots-clésPhysicsReynolds numberScalingAmplitudeDomain (mathematical analysis)Mathematical physicsQuantum mechanicsMechanicsMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An alternative numerical method for suspension flows with application to sedimenting suspensions at finite-particle Reynolds numbers Rep is presented. The method consists of an extended lattice-Boltzmann scheme for discretizing the locally averaged conservation equations and a Lagrangian particle tracking model for tracking the trajectories of individual particles. The method is able to capture the main features of the sedimenting suspensions with reasonable computational expenses. Experimental observations from the literature have been correctly reproduced. It is numerically demonstrated that, at finite Rep, there exists a range of domain sizes in which particle velocity fluctuation amplitudes ⟨ΔV∥, ⊥⟩ have a strong domain size dependence, and above which the fluctuation amplitudes become weakly dependent. The size range strongly relates with Rep and the particle volume fraction ϕp. Furthermore, a transition in the fluctuation amplitudes is found at Rep around 0.08. The magnitude and length scale dependence of the fluctuation amplitudes at finite Rep are well represented by introducing new fluctuation amplitude scaling functions C1, (∥, ⊥)(Rep, ϕp) and characteristic length scaling function C2(Rep, ϕp) in the correlation derived by Segre et al. from their experiments at low Rep [“Long-range correlations in sedimentation,” Phys. Rev. Lett. 79, 2574–2577 (1997)10.1103/PhysRevLett.79.2574] in the form \documentclass[12pt]{minimal}\begin{document}$\langle \Delta V_{\parallel , \perp } \rangle = \langle V_{\parallel } \rangle C_{1, ( \parallel , \perp )} ( Re_{p},\phi _{p} ) \phi _{p}^{1/3} \lbrace 1 - \text{exp} [ -L / ( C_{2} ( Re_{p}, \phi _{p} ) r_{p} \phi _{p}^{-1/3} )] \rbrace$\end{document}⟨ΔV∥,⊥⟩=⟨V∥⟩C1,(∥,⊥)(Rep,ϕp)ϕp1/3{1−exp[−L/(C2(Rep,ϕp)rpϕp−1/3)]}.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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