A nonlinear repair technique for the MPFA-D scheme in single-phase flow problems and heterogeneous and anisotropic media
Notice bibliographique
Résumé
A novel Flux Limited Splitting (FLS) non-linear Finite Volume (FV) method for families of linear Control Volume Distributed Multi Point Flux Approximation (CVD-MPFA) schemes is presented. The new formulation imposes a local discrete maximum principal (LDMP) which ensures that the discrete solution is free of spurious oscillations. The FLS scheme can be seen as a natural extension of the M-Matrix Flux Splitting method that splits the MPFA flux components in terms of the Two-Point Flux Approximation (TPFA) flux and Cross Diffusion Terms (CDT), with the addition of a dynamically computed relaxation parameter to the CDT that identifies and locally corrects the regions where the LDMP is violated. Moreover, the whole non-linear procedure was devised as a series of simple straightforward matrix operations. The methodology is presented considering the Multi-Point Flux Approximation with a Diamond (MPFA-D) in what we call the FLS + MPFA-D formulation which is tested using a series of challenging benchmark problems. For all test cases, the FLS repair technique imposes the LDMP and eliminates the spurious oscillations induced by the original MPFA-D method.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».