MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404482893 · doi:10.1063/5.0243150

Pore-scale study on shear rheology of wet granular materials

2024· article· en· W4404482893 sur OpenAlexaff
Linlin Fei, Ya‐Ling He, Dominique Derome, Jan Carmeliet

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésPhysicsRheologyShear (geology)Scale (ratio)Shear flowMechanicsComposite materialThermodynamicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study pore-scale rheological phenomena in two-dimensional sheared wet granular materials. Simulations use a coupled cascaded lattice Boltzmann and discrete element method, to model the liquid–gas multiphase flows and multiple-solid-particle dynamics, respectively. The wet granular material is prepared by first filling a rectangular domain with solid particles and then partially filling the pores between the particles with the liquid phase. The material is then sheared based on standard Couette flow configuration, i.e., with lid-driven velocities U and -U on the top and bottom walls, respectively. The simulations show that the apparent viscosity of the system attains a minimum when the material is wet but not fully saturated, i.e., at a saturation of ∼0.10. Such an observation is coherent both for materials composed of monodisperse and polydisperse particles. Interestingly, this observation coincides with the experimental finding of the decrease in sliding friction on sand by adding a small amount of water. The underlying mechanism is elucidated based on the pore-scale study of liquid patch dynamics. It is shown that, with increasing liquid saturation, the rheology of the wet granular materials is affected by two competing effects: (i) a larger number of liquid patches appear leading to fluidization of the system and (ii) larger patches are formed, clogging the flow. The minimum apparent viscosity saturation of ∼0.10 coincides with the maximum of the product of the two factors: the number of liquid patches and ratio between the system height and largest patch height.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics of FluidsMême sujetLattice Boltzmann Simulation StudiesTravaux en français237 207