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Enregistrement W3041836944 · doi:10.1063/5.0018914

Rayleigh–Taylor instability in porous media under sinusoidal time-dependent flow displacements

2020· article· en· W3041836944 sur OpenAlexafffund
Youssef Elgahawy, Jalel Azaiez

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInstabilityAmplitudeMechanicsRayleigh–Taylor instabilityViscosityFlow (mathematics)Porous mediumConstant (computer programming)Flow velocityPhysicsThermodynamicsChemistryMaterials sciencePorosityOpticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear stability analysis and nonlinear simulations have been carried out to analyze the Rayleigh–Taylor instability in homogeneous porous media under time-dependent flow displacements. The flow processes consist of a sinusoidal time-dependent velocity characterized by its period (T) and amplitude (Γ) and ensure that the same amount of fluid is injected over a full flow period. A new, more efficient approach to determine instability characteristics has been developed for the stability analysis of these time-dependent injection flows and showed a growth rate that varies in time like the displacement velocity. The effects of the period T and amplitude Γ as well as the fluids’ viscosity (R) and density differences (ΔG) have been analyzed. Consistent with constant injection displacements, a larger ΔG leads to stronger instabilities. Furthermore, it is found that a larger R tends to attenuate the instability during extraction and soaking periods and to enhance it during injection. This study also revealed that for a given total injection time, the time-dependent flow can be less or more unstable than its constant injection counterpart. In particular, for Γ < −1, larger periods lead to stronger instabilities with longer more developed fingers. For Γ > 1, on the other hand, it is found that larger periods tend to attenuate the instability resulting in a smaller number of fingers and a more diffused front. Flows with unit amplitude (Γ = 1) exhibit the same qualitative trends as but are overall more unstable than their counterparts with Γ > 1.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,944

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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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