Determination of Dynamic Dispersion Coefficient for Solid Particles Flowing in a Fracture With Consideration of Gravity Effect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A robust and pragmatic method has been developed and validated to analytically determine dynamic dispersion coefficients for particles flowing in a parallel-plate fracture, in which gravity settling has been considered due to its significant impact on particle flowing behavior. More specifically, a two-dimensional (2D) advection–diffusion equation together with the initial and boundary conditions has been formulated to describe the flow behavior of finite-sized particles on the basis of coupling the Poiseuille flow with vertical settling. Meanwhile, three types of instantaneous source conditions (i.e., point source, uniform line source, and volumetric line source) have been considered. Explicit expressions, which can directly and time-efficiently calculate dynamic dispersion coefficient, have been derived through the moment analysis and the Green’s function method. By performing the simulation based on the random walk particle tracking (RWPT) algorithm, the newly developed model has been verified to determine particle dispersion coefficients agreeing well with those obtained from the RWPT simulations. It is found that the point source is the most sensitive to gravity effect among different source conditions, while the volumetric line source is affected more than the uniform line source. For particle size larger than its critical value, an increased particle size leads to a decreased asymptotical dispersion coefficient for all the source conditions due to the significant gravity effect, while gravity positively affects the dispersion coefficient at early times for the point source condition. In addition, average flow velocity positively affects the dispersion coefficient for all the source conditions, while the associated gravity effect is influenced only at early times for the point source condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».