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Enregistrement W2972153908 · doi:10.1063/1.5097788

The long wave fluid flows on inclined porous media with nonlinear Forchheimer’s law

2019· article· en· W2972153908 sur OpenAlexafffund
Hom N. Kandel, Dong Liang

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Thin Films
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPorous mediumMechanicsNonlinear systemDragPhysicsMathematical analysisMathematicsClassical mechanicsGeologyPorosityGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface fluid flows coupled with porous media flows in substrates occur in many circumstances in industry and natural settings. In this paper, we investigate the long wave solutions for the surface flows on inclined porous media. The important feature is that such flows are derived by the Navier-Stokes equations governing the clear flows in the surface fluids and the nonlinear Forchheimer’s equations for the porous media flows in substrates. The problem is reduced to a corresponding Orr-Sommerfeld problem by linearizing the infinitesimal perturbations in the system of coupled equations for analyzing long wave solutions of surface flows. Numerical analysis is taken by using Chebyshev collocation numerical method to the eigenvalue problems of the Orr-Sommerfeld systems for analyzing critical condition and stable region of long wave solutions. We compare the result with that for very small drag constant by Darcy’s law and study numerically the effects of parameters including various drag constants on the long wave solutions with Forchheimer’s law.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,201
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

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
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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