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Enregistrement W4283816154 · doi:10.1002/fld.5129

Beyond the cubic law: A finite volume method for convective and transient fracture flow

2022· article· en· W4283816154 sur OpenAlexafffund
Bruce Gee, Robert Gracie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsFinite volume methodRate of convergenceFlow (mathematics)Partial differential equationMathematical analysisPoisson's equationLawMechanicsPhysicsGeometryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The reduced dimension fracture flow model (referred to as the GG22 model) is a recently derived extension of the cubic law model for flow through fractures of variable aperture with fluid inertia effects. Novel numerical methods are required to solve the nonlinear partial differential equations governing the GG22 model, as it is more complex than the cubic law. The GG22 model is derived from Navier–Stokes, which allows the adoption of similar numerical methods to the Navier–Stokes equations, but the model contains its own idiosyncrasies which must be addressed. This article presents the first numerical methods to solve the GG22 model. An explicit multi‐step finite volume method is developed and verified. The method is based on deriving a Poisson equation for pressure with an additional continuity correction to overcome numerical instabilities. The critical timestep is derived and shown to be a function of the fundamental frequency of the fracture‐fluid system and the maximum fluid velocity. The results show excellent agreement with analytical solutions, and the method demonstrates a first‐order rate of fluid flux convergence in time and a second‐order rate of pressure convergence in space. The model is applied to a traveling aperture wave which shows that higher pressures are required to generate lower average fluxes than predicted by the cubic law.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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