Coupled lattice Boltzmann method–discrete element method model for gas–liquid–solid interaction problems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a numerical model to simulate gas–liquid–solid interaction problems, coupling the lattice Boltzmann method and discrete element method (LBM–DEM). A cascaded LBM is used to simulate the liquid–gas flow field using a pseudopotential interaction model for describing the liquid–gas multiphase behaviour. A classical DEM resorting to fictitious overlaps between the particles is used to simulate the multiple-solid-particle system. A multiphase fluid–solid two-way coupling algorithm between LBM and DEM is constructed. The model is validated by four benchmarks: (i) single disc sedimentation, (ii) single floating particle on a liquid–gas interface, (iii) sinking of a horizontal cylinder and (iv) self-assembly of three particles on a liquid–gas interface. Our simulations agree well with the numerical results reported in the literature. Our proposed model is further applied to simulate droplet impact on deformable granular porous media at pore scale. The dynamic droplet spreading process, the deformation of the porous media (composed of up to 1277 solid particles) as well as the invasion of the liquid into the pores are well captured, within a wide range of impact Weber number. The droplet spreading dynamics on particles is analysed based on the energy budget, which reveals mechanisms at play, showing the evolution of particle energy, surface energy and viscous dissipation energy. A scaling relation based on the impact Weber number is proposed to describe the maximum spreading ratio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».