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Enregistrement W4214890927 · doi:10.5539/jmr.v14n2p6

A Mixed Volume Element Modified With Characteristic Fractional Step Difference Method for the Compressible Multicomponent Displacement and Its Numerical Analysis

2022· article· en· W4214890927 sur OpenAlexvenueno aff
Yirang Yuan, Changfeng Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong Province
Mots-clésMathematicsDiscretizationCompressibilityNumerical analysisFinite element methodComputationApplied mathematicsPartial differential equationFinite volume methodMathematical analysisWork (physics)MechanicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional compressible problem with different components is fundamental in numerical simulation of enhanced oil recovery. The mathematical model consists of a parabolic equation for the pressure and a convection-diffusion system for the concentrations. The pressure determines Darcy velocity and plays an important role during the whole physical process. A conservative mixed volume element is used to discretize the flow equation, and improves the computational accuracy of Darcy. The concentrations are computed by the modified characteristic fractional step difference scheme, thus numerical dispersion and nonphysical oscillations are eliminated. The whole three-dimensional computation is accomplished effectively by solving three successive one-dimensional problems in parallel, where the speedup method is used and the work is decreased greatly. Based on the theory and special techniques of a priori estimates of partial differential equations, an optimal second error estimates in L^2-norm is concluded. This work concentrates on the model, numerical method and convergence analysis for modern oil recovery.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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