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Enregistrement W3214691381 · doi:10.1063/5.0066415

Numerical simulations of flow through a variable permeability circular cylinder

2021· article· en· W3214691381 sur OpenAlexaff
Jared Penney, Marek Stastna

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsPermeability (electromagnetism)PhysicsRelative permeabilityReynolds numberGeometryTurbulenceGeologyMathematicsGeotechnical engineeringPorosityChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates flow through variable permeability, two-dimensional circular cylinders using a pseudospectral numerical model. Two types of permeability (K) distributions are considered: constant with a lower permeability blockage, and constant with a higher permeability duct. Boundary conditions set by external flow with high Reynolds number lead to streamwise flow asymmetry and more short length scale variability within the cylinder when compared to conditions set by potential flow. High permeability belts are observed to guide flow around regions of lower permeability, while low permeability belts are observed to impede flow from reaching areas surrounded by the low permeability region. Inward surface flux is used to quantify changes in flow through variable permeability cylinders relative to the constant permeability cylinder. For blocking cases, the relationship between ΔK/K0 and the largest possible change in relative surface flux is nearly linear. In ducting simulations, where ΔK/K0∼1 to ∼10, this relationship is no longer linear. Simple polynomial fits are derived for both situations, allowing for the calculation of the change in permeability required to achieve a given increase or reduction in inward flux. Finally, the numerical results are contrasted with theoretical perturbation results for the case of azimuthal variations in permeability, which lead to a fundamentally different pressure distribution.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,515

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 savante0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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