Continuum-Based Approach to Model Particulate Soil–Water Interaction: Model Validation and Insight into Internal Erosion
Notice bibliographique
Résumé
Resolving the interaction between soil and water is critical to understanding a wide range of geotechnical applications. In cases when hydrodynamic forces are dominant and soil fluidization is expected, it is necessary to account for the microscale interactions between soil and water. Some of the existing models such as coupled Computational Fluid Dynamics–Discrete Element Method (CFD-DEM) can capture microscale interactions quite accurately. However, it is often computationally expensive and cannot be easily applied at a scale that would aid the design process. Contrastingly, continuum-based models such as the Two-Fluid Model (TFM) can be a computationally feasible and scalable alternative. In this study, we explored the potential of the TFM to simulate granular soil–water interactions. The model was validated by simulating the internal fluidization of a sand bed due to an upward water jet. Analogous to leakage from a pressurized pipe, the simulation was compared with the available experimental data to evaluate the model performance. The numerical results showed decent agreement with the experimental data in terms of excess pore water pressure, fluidization patterns, and physical deformations in violent flow regimes. Moreover, detailed soil characteristics such as particle size distribution could be implemented, which was previously considered a shortcoming of the model. Overall, the model’s performance indicates that TFM is a viable tool for the simulation of particulate soil–water mixtures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».