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Enregistrement W3212405625 · doi:10.1016/j.cageo.2021.104978

Simulating volume-controlled invasion of a non-wetting fluid in volumetric images using basic image processing tools

2021· article· en· W3212405625 sur OpenAlexafffund
Jeff T. Gostick, Jianhui Yang, Edo S. Boek

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanarie
Mots-clésLattice Boltzmann methodsWettingCapillary actionSaturation (graph theory)Capillary pressureVolume (thermodynamics)MechanicsMaterials scienceCapillary numberVolume of fluid methodMultiphase flowComputer scienceGeometryMathematicsPhysicsThermodynamicsFlow (mathematics)Porous mediumComposite materialPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new algorithm is presented for simulating volume-controlled invasion of a non-wetting phase into voxel images. This method is complementary to the traditional morphological image opening method which mimics pressure-based invasion. A key advantage of the volume-based approach is that all saturations between 0 and 1 can obtained rather than the irregularly and widely spaced saturation steps obtained by pressure-based methods. Because of the incremental increases in saturation, it becomes possible to correctly predict defending phase trapping, which is not the case when pressure-based steps are applied. The algorithm is validated against morphological image opening and obtains near perfect agreement at equal saturations as expected from theory. It is also demonstrated that a volume-controlled capillary pressure curve can be obtained that displays the characteristic jumps in capillary pressure, and moreover, the envelop of peak pressures yields the pressure-based capillary pressure obtained by morphological opening, so in fact the results of the proposed algorithm are a superset of the morphological approach. Finally, results are compared to multiphase lattice Boltzmann and qualitatively similar results were achieved in substantially less time. The lattice Boltzmann method is more flexible in terms of variable contact angle and inclusion of viscous effects, but for quasi-static volume-based injection of a non-wetting fluid, the proposed method is viable alternative.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,152 · 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.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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