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Enregistrement W4388593355 · doi:10.1007/s10035-023-01365-4

Fluid effects in model granular flows

2023· article· en· W4388593355 sur OpenAlexaff
Yuting Zhao, W. Andy Take, Roland Kaitna, Brian W. McArdell, Jim McElwaine, Elisabeth T. Bowman

Notice bibliographique

RevueGranular Matter · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesLeverhulme Trust
Mots-clésFlumeSuctionMechanicsPore water pressureFlow (mathematics)Materials scienceVolume (thermodynamics)GeologyGeotechnical engineeringThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pore fluid plays a crucial role in many granular flows, especially those in geophysical settings. However, the transition in behaviour between dry flows and fully saturated flows and the underlying physics that relate to this are poorly understood. In this paper, we report the results of small-scale flume experiments using monodisperse granular particles with varying water content and volume in which the basal pore pressure, total pressure, flow height and velocity profile were measured at a section. We compare the results with theoretical profiles for granular flow and with flow regimes based on dimensional analysis. The runout and the centre of mass were also calculated from the deposit surface profiles. As the initial water content by mass was increased from zero to around 10%, we first observed a drop in mobility by approximately 50%, as surface tension caused cohesive behaviour due to matric suction. As the water content was further increased up to 45%, the mobility also increased dramatically, with increased flow velocity up to 50%, increased runout distance up to 240% and reduced travel angle by up to 10° compared to the dry case. These effects can be directly related to the basal pore pressure, with both negative pressures and positive pore pressures being measured relative to atmospheric during the unsteady flow. We find that the initial flow volume plays a role in the development of relative pore pressure, such that, at a fixed relative water content, larger flows exhibit greater positive pore pressures, greater velocities and greater relative runout distances. This aligns with many other granular experiments and field observations. Our findings suggest that the fundamental role of the pore fluid is to reduce frictional contact forces between grains thus increasing flow velocity and bulk mobility. While this can occur by the development of excess pore pressure, it can also occur where the positive pore pressure is not in excess of hydrostatic, as shown here, since buoyancy and lubrication alone will reduce frictional forces. Graphical abstract

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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