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Enregistrement W4224141713 · doi:10.1017/jfm.2022.98

Twenty-six moment equations for the Enskog–Vlasov equation

2022· article· en· W4224141713 sur OpenAlexafffund
Henning Struchtrup, Aldo Frezzotti

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVlasov equationKnudsen numberPhysicsClassical mechanicsPlasma modelingMoment (physics)Statistical physicsIntegral equationMechanicsPlasmaMathematicsMathematical analysisMaxwell's equationsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Enskog–Vlasov equation is a phenomenological kinetic equation that extends the Enskog equation for the dense (non-ideal) hard-sphere fluid by adding an attractive soft potential tail to the purely repulsive hard-sphere contribution. Simplifying assumptions about pair correlations lead to a Vlasov-like self-consistent force field that adds to the Enskog non-local hard-sphere collision integral. Within the limitations imposed by the underlying assumptions, the extension gives the Enskog–Vlasov equation the ability to give a unified description of ideal and non-ideal fluid flows as well as of those fluid states in which liquid and vapour regions coexist, being separated by a resolved interface. Furthermore, the Enskog–Vlasov fluid can be arbitrarily far from equilibrium. Thus the Enskog–Vlasov model equation provides an excellent, although approximate, tool for modelling processes with liquid–vapour interfaces and adjacent Knudsen layers, and allows us to look at slip, jump and evaporation coefficients from a different perspective. Here, a set of 26 moment equations is derived from the Enskog–Vlasov equation by means of the Grad moment method. The equations provide a meaningful approximation to the underlying kinetic equation, and include the description of Knudsen layers. This work focuses on the – rather involved – derivation of the moment equations, with only a few applications shown.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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