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Enregistrement W2995494833 · doi:10.1002/cjce.23697

GPU‐accelerated simulation of polydisperse multiphase flows using dual‐quadrature‐based moment methods

2019· article· en· W2995494833 sur OpenAlexvenueno aff
Fabio Pereira dos Santos, Paulo L.C. Lage, Jovani L. Fávero, Inanc Senocak

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoagulation and Flocculation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroPetrobrasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésQuadrature (astronomy)Computer scienceGraphicsAccelerationPopulationApplied mathematicsNyström methodComputational scienceBreakageMultiphase flowCUDAMathematical optimizationMechanicsMathematicsParallel computingPhysicsMathematical analysisClassical mechanicsIntegral equationComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polydisperse multiphase flows can be simulated by coupling a population balance model to the multi‐fluid model. For the first time, this simulation is carried out using the dual‐quadrature method of generalized moments (DuQMoGeM) and its direct version to solve the population balance model. The main disadvantage of these methods is the high computational cost of the embedded cubature. Herein, this challenge was addressed by parallelization on graphics processing units, which resulted in a significant acceleration of the simulations, with speedups that can be larger than 1000. Numerical simulations considering simultaneous particles breakage and aggregation were conducted with direct DuQMoGeM‐FC and DQMoM‐FC, whose results were different due to the existence of quadrature error in the latter.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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