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Enregistrement W2976762349 · doi:10.1139/cjp-2019-0120

The investigation of the viscous fingering phenomenon of immiscible fluids displacement by the Lattice Boltzmann method

2019· article· en· W2976762349 sur OpenAlexvenueno aff
Peisheng Li, Chengyu Peng, Peng Du, Ying Zhang, Boheng Dong, Ming Ma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésViscous fingeringLattice Boltzmann methodsViscosityWettingSurface tensionPhysicsMicrochannelReynolds numberCapillary numberMechanicsViscous liquidDisplacement (psychology)ThermodynamicsCapillary actionMaterials sciencePorous mediumComposite materialPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the viscous fingering phenomena of two immiscible fluids with a large viscosity ratio was simulated by the Lattice Boltzmann method. The Rothman–Keller Lattice Boltzmann model was applied to study the viscous fingering phenomena in a microchannel where the high viscosity fluids were displaced by low viscosity fluids. We have investigated the influences of parameters such as viscosity ratio (M), surface wettability, capillary number (Ca), and Reynolds number (Re) on finger structures, breakthrough time (Ts), and areal sweep efficiency (Se). In particular, the effects of surface tension and large viscosity ratio on the phenomenon of fluid accumulation were intensively studied. The simulation results showed that the fluid accumulation became more obvious gradually with the increase of M, which led to more serious displacement effects. Moreover, Se increased as the contact angle increased. Besides, as the viscous fingering phenomenon weakened, the phenomenon of fluid accumulation became more evident. Furthermore, the finger pattern had a tendency to increase as the value of Ca and Re increased, and the phenomenon of fluid accumulation decreased with the decrease of Ts and Se.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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