Rayleigh–Taylor mixing in porous media at an extreme viscosity contrast
Notice bibliographique
Résumé
We present experimental findings of Rayleigh–Taylor (RT) instability within porous materials, with a significant viscosity contrast of M ≈ 106, where M represents the ratio of the dynamic viscosity of heavy fluid to that of light fluid, M = μH/μL, and Ra = 6.62 × 104–6.67 × 105, and Rayleigh number (Ra) quantifies the relative significance of buoyancy forces compared to viscous forces. We observe that the lighter fluid diffuses into the denser one, creating a transient diffusive boundary layer that rapidly becomes unstable, transitioning into a convection-dominated regime. Initially, the instability manifests as small fingers protruding upward. However, these fingers coalesce and form fewer major fingers. Convection persists until fingers reach the upper boundary, transitioning into a shutdown regime. During the convection-dominated phase, the extracted solute concentration exhibits a linear relationship with time on a log –log scale, suggesting a constant mass flux. However, this flux diminishes upon entering the shutdown regime. The steady flux, quantified by the Sherwood number, correlates with the Rayleigh number as Sh = 0.046Ra, indicating independence from the height of the porous medium. We have also developed a simple conceptual model that effectively captures the dynamics of RT mixing.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».