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Enregistrement W2521036045 · doi:10.1017/jfm.2016.491

Non-Darcy effects in fracture flows of a yield stress fluid

2016· article· en· W2521036045 sur OpenAlexaff
A. Roustaei, Thibaud Chevalier, Laurent Talon, I.A. Frigaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésDarcy's lawMechanicsPressure gradientFracture (geology)Flow (mathematics)Darcy–Weisbach equationYield (engineering)ComputationLimitingNonlinear systemStokes flowGeologyPorous mediumGeotechnical engineeringComputer sciencePhysicsThermodynamicsPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study non-inertial flows of single-phase yield stress fluids along uneven/rough-walled channels, e.g. approximating a fracture, with two main objectives. First, we re-examine the usual approaches to providing a (nonlinear) Darcy-type flow law and show that significant errors arise due to self-selection of the flowing region/fouling of the walls. This is a new type of non-Darcy effect not previously explored in depth. Second, we study the details of flow as the limiting pressure gradient is approached, deriving approximate expressions for the limiting pressure gradient valid over a range of different geometries. Our approach is computational, solving the two-dimensional Stokes problem along the fracture, then upscaling. The computations also reveal interesting features of the flow for more complex fracture geometries, providing hints about how to extend Darcy-type approaches effectively.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations50
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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