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Enregistrement W2942632716 · doi:10.1139/cjce-2018-0786

Pipe network modeling for analysis of flow in porous media

2019· article· en· W2942632716 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Mathematical Modeling in Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear systemMatrix (chemical analysis)Computer scienceFlow (mathematics)Porous mediumPipe network analysisNewton's methodApplied mathematicsPressure headDarcy's lawNetwork analysisAlgorithmMathematical optimizationMathematicsPorosityMechanicsEngineeringMechanical engineeringGeometryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new matrix framework has been developed for the simulation of flow and pressure in porous media. In this framework, the pressure gradient formulation in Darcy’s law is considered as the head-loss equation in pipe network modeling. Then, an artificial pipe network has been constructed to find the pressure head profile in porous media. Two explicit and implicit formulations have been advanced for linear and nonlinear analysis, which the latter is an implementation of the Newton–Raphson algorithm. Both formulations iteratively solve a linear system of equations for calculating the nodal heads and apply a matrix multiplication for updating the flow vector. While the explicit method needs few iterations, the implicit method requires at least 20 iterations to converge with acceptable accuracy. For testing these formulations, four different types of network configurations were tested. The analysis of three laboratory tests showed that the application of the implicit method provides reliable and accurate results.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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