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Enregistrement W3151460443 · doi:10.5194/egusphere-egu21-8826

Comparison of Competing Invasion-Percolation Models for Simulation of Multiphase Flow in Porous Media 

2021· article· en· W3151460443 sur OpenAlexaff
Ishani Banerjee, Anneli Guthke, Kevin G. Mumford, Wolfgang Nowak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercolation (cognitive psychology)Porous mediumFlow (mathematics)PorosityVolumetric flow rateMechanicsMathematicsMaterials sciencePhysicsGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasion-Percolation (IP) models are used to simulate multiphase flow in porous media across various scales (from pore-scale IP to Macro-IP). Numerous variations of IP models have emerged; here we are interested in simulating gas flow in a water-saturated porous medium. Gas flow in porous media occurs either as a continuous or as a discontinuous flow, depending on the rate of flow and the nature of the porous medium. A particular IP model version may be well suited for predictions in a specific gas flow regime, but not applicable to other regimes. Our research aims to compare various macro-scale versions of IP models existing in the literature and rank their performance in relevant gas flow regimes. We test the performance of Macro-IP models on a range of gas-injection rates in water-saturated sand experiments, including both continuous and discontinuous flow regimes. The experimental data is obtained as a time series of images using the light transmission technique. To represent pore-scale heterogeneities of sand, we let each model version run on several random realizations of the initial entry pressure field. As a metric for ranking the models, we introduce a diffused version of the so-called Jaccard index (adapted from image analysis and object recognition). We average this metric over time and over all realizations per model version to evaluate each model’s overall performance. This metric may also be used to calibrate model parameters such as gas saturation. Our proposed approach evaluates the performance of competing IP model versions in different gas-flow regimes objectively and quantitatively, and thus provides guidance on their applicability under specific conditions. Moreover, our comparison method is not limited to gas-water phase systems in porous media but generalizes to any modelling situation accompanied by spatially and temporally highly resolved data.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2021
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