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Enregistrement W2055250610 · doi:10.1002/nag.192

Numerical modelling of fluid flow in microscopic images of granular materials

2001· article· en· W2055250610 sur OpenAlexaboutno aff
Eyad Masad, Balasingam Muhunthan, Clayton Crowe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnisotropyPermeability (electromagnetism)Porous mediumPorosityMechanicsMaterials scienceGranular materialFluid dynamicsFlow (mathematics)Geotechnical engineeringMineralogyGeologyPhysicsComposite materialChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A program for the simulation of two‐dimensional (2‐D) fluid flow at the microstructural level of a saturated anisotropic granular medium is presented. The program provides a numerical solution to the complete set of Navier–Stokes equations without a priori assumptions on the viscous or convection components. This is especially suited for the simulation of the flow of fluids with different density and viscosity values and for a wide range of granular material porosity. The analytical solution for fluid flow in a simple microstructure of porous medium is used to verify the computer program. Subsequently, the flow field is computed within microscopic images of granular material that differ in porosity, particle size and particle shape. The computed flow fields are shown to follow certain paths depending on air void size and connectivity. The permeability tensor coefficients are derived from the flow fields, and their values are shown to compare well with laboratory experimental data on glass beads, Ottawa sand and silica sands. The directional distribution of permeability is expressed in a functional form and its anisotropy is quantified. Permeability anisotropy is found to be more pronounced in the silica sand medium that consists of elongated particles. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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