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Enregistrement W4393434803 · doi:10.1017/jfm.2024.203

Porous media gravity current flow over an interbed layer: the impact of dispersion and distributed drainage

2024· article· en· W4393434803 sur OpenAlexafffund
S. Sheikhi, M. R. Flynn

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDispersion (optics)DrainageCurrent (fluid)Porous mediumGeologyGeotechnical engineeringLayer (electronics)Flow (mathematics)Gravity currentPorosityMaterials scienceMechanicsComposite materialPetroleum engineeringPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by buoyancy-driven flows within geological formations, we study the evolution of a (dense) gravity current in a porous medium bisected by a thin interbed layer. The gravity current experiences distributed drainage along this low-permeability boundary. Our theoretical description of this flow takes into account dispersive mass exchange with the surrounding ambient fluid by considering the evolution of the bulk and dispersed phases of the gravity current. In turn, we model basal draining by considering two bookend limits, i.e. no mixing versus perfect mixing in the lower layer. Our formulations are assessed by comparing model predictions against the output of complementary numerical simulations run using COMSOL. Numerical output is essential both for determining the value of the entrainment coefficient used within our theory and for assessing the reasonableness of key modelling assumptions. Our results suggest that the degree of dispersion depends on the dip angle and the depth and permeability of the interbed layer. We further find that the nose position predictions made by our theoretical models are reasonably accurate up to the point where the no mixing model predicts a retraction of the gravity current front. Thereafter, the no mixing model significantly under-predicts, and the perfect mixing model moderately over-predicts, numerical data. Reasons for the failure of the no mixing model are provided, highlighting the importance of convective instabilities in the lower layer. A regime diagram is presented that defines the parametric region where our theoretical models do versus do not yield predictions in good agreement with numerical simulations.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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