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Enregistrement W2962796549 · doi:10.48550/arxiv.1903.01168

Comparison of multiphase SPH and LBM approaches for the simulation of\n intermittent flows

2019· article· en· W2962796549 sur OpenAlexaff
Thomas Douillet-Grellier, Sébastien Leclaire, David Vidal, François Bertrand, Florian De Vuyst

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoothed-particle hydrodynamicsLattice Boltzmann methodsMultiphase flowMechanicsComputer scienceContext (archaeology)SluggingReynolds numberSlug flowFlow (mathematics)Two-phase flowStatistical physicsGeologyPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) and Lattice Boltzmann Method (LBM) are\nincreasingly popular and attractive methods that propose efficient multiphase\nformulations, each one with its own strengths and weaknesses. In this context,\nwhen it comes to study a given multi-fluid problem, it is helpful to rely on a\nquantitative comparison to decide which approach should be used and in which\ncontext. In particular, the simulation of intermittent two-phase flows in pipes\nsuch as slug flows is a complex problem involving moving and intersecting\ninterfaces for which both SPH and LBM could be considered. It is a problem of\ninterest in petroleum applications since the formation of slug flows that can\noccur in submarine pipelines connecting the wells to the production facility\ncan cause undesired behaviors with hazardous consequences. In this work, we\ncompare SPH and LBM multiphase formulations where surface tension effects are\nmodeled respectively using the continuum surface force and the color gradient\napproaches on a collection of standard test cases, and on the simulation of\nintermittent flows in 2D. This paper aims to highlight the contributions and\nlimitations of SPH and LBM when applied to these problems. First, we compare\nour implementations on static bubble problems with different density and\nviscosity ratios. Then, we focus on gravity driven simulations of slug flows in\npipes for several Reynolds numbers. Finally, we conclude with simulations of\nslug flows with inlet/outlet boundary conditions. According to the results\npresented in this study, we confirm that the SPH approach is more robust and\nversatile whereas the LBM formulation is more accurate and faster.\n

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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