Hydraulic behaviour of parallel fibres under longitudinal flow: a numerical treatment
Notice bibliographique
Résumé
Modelling fluid flow through fibrous porous materials has gained increasing attention from industry and research communities. Analytical and numerical methods are commonly used to predict the hydraulic characteristics of fibrous material during fluid flow, although to date most techniques have been conducted using the same assumption that the geometric features of fibres remain unchanged. In other words, the mutual interaction between fibre elements and fluid is ignored, which undermines the actual working condition of fibres. This paper therefore presents a potential numerical approach that is capable of capturing the behaviour of a fluid–solid system. Individual fibres are simulated by the discrete element method (DEM) coupled with the concept of computational fluid dynamics (CFD), whereby the information contained in each phase is constantly exchanged and updated with other phases. In comparison with conventional solutions, including the Kozeny–Carman (K–C) fluid flow principle and other valid studies, the results show an acceptable agreement in predicting the hydraulic conductivity of a fibrous system. Subjected to laminar longitudinal flow, fibre motion is also evaluated with respect to varying bond stiffness and flow velocity. The study indicates the potential of the proposed technique in modelling drainage and filtration that is based on the hydraulic behaviour of fibrous porous geomaterials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».