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Enregistrement W4283275410 · doi:10.1002/cjce.24510

A unified finite volume framework for phase‐field simulations of an arbitrary number of fluid phases

2022· article· en· W4283275410 sur OpenAlexvenueno aff
Milad Bagheri, Bastian Stumpf, Ilia V. Roisman, Abdolrahman Dadvand, Martin Wörner, Holger Marschall

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTechnische Universität DarmstadtDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésDiscretizationCompressibilityMechanicsWork (physics)Focus (optics)BubbleEnergy minimizationPhase (matter)Isothermal processField (mathematics)Volume of fluid methodComputer scienceMathematical optimizationPhysicsMathematicsThermodynamicsFlow (mathematics)Mathematical analysisOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While the phase‐field methodology is widely adopted for simulating two‐phase flows, the simulation of an arbitrary number ( N ≥ 2) of fluid phases at physical fidelity is non‐trivial and requires special attention concerning mathematical modelling, numerical discretization, and solution algorithm. We present our most recent work with a focus on validation for multiple immiscible, incompressible, and isothermal phases, enhancing further our library for diffuse interface phase‐field interface capturing methods in OpenFOAM (FOAM‐extend 4.0/4.1). The phase‐field method is an energetic variational formulation based on the work of Cahn and Hilliard where the interface is composed of a physical diffuse layer resembling realistic interfaces. The evolution of the phases is then governed by the minimization of the free energy of the system. The accuracy of the method is demonstrated for a number of test problems, including a floating liquid lens, bubble rise in two stratified layers, and drop impact onto thin liquid film.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,396

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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