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Enregistrement W4410030144 · doi:10.1073/pnas.2420314122

Micromechanical modeling of triphasic granular media

2025· article· en· W4410030144 sur OpenAlexaboutno aff
Amiya Prakash Das, Jidong Zhao, Thomas Sweijen

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch Grants Council, University Grants CommitteeNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiscrete element methodMaterials scienceCapillary actionMechanicsGranular materialSaturation (graph theory)Porous mediumMultiphase flowGeotechnical engineeringWettingCapillary pressureGeologyPorosityComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents pore unit assembly-discrete element model (PUA-DEM), a pore-scale hydromechanical framework that resolves interactions between mobile granular particles and multiphase fluids in unsaturated granular media. The framework uniquely integrates DEM with pore-scale hydrodynamic models to capture unsaturated flow dynamics, while leveraging a two-way coupling mechanism to ensure bidirectional fluid-grain feedback through stabilized domain partitioning. Further innovations include a dynamic pore-merging and retriangulation algorithm that enhances computational efficiency for large-scale systems. Validated against experimental data for glass beads and Ottawa sand, PUA-DEM accurately reproduces critical hydromechanical phenomena-including capillary/viscous fingering, wetting-induced granular swelling/collapse, and quasi-static deformation-under diverse saturation and loading regimes. Numerical case studies reveal how capillary forces and wetting fluid saturation collectively govern granular response, from pore-scale meniscus evolution to macroscale flow instabilities. By bridging pore- and particle-scale physics, PUA-DEM advances predictive modeling of partially saturated granular systems, offering transformative insights for geohazard mitigation, sustainable agriculture, pharmaceutical manufacturing, and energy-related engineering applications.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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