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Enregistrement W4410496029 · doi:10.1063/5.0268281

Coupled phase-field lattice Boltzmann method and discrete element method for gas–liquid–solid multiphase flows

2025· article· en· W4410496029 sur OpenAlexaff
Linlin Fei, Kai Luo, Hong Liang, Xitong Zhang, Dominique Derome, Jan Carmeliet

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésPhysicsLattice Boltzmann methodsMultiphase flowHPP modelMechanicsDiscrete element methodLattice (music)Statistical physicsTwo-phase flowCondensed matter physicsFlow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A methodology combining the lattice Boltzmann method (LBM) and discrete element method (DEM) is proposed to simulate gas–liquid–solid multiphase flows and interphase interactions. Specifically, the phase-field LBM is employed to simulate the fluid flow, incorporating the virtual density boundary method. This method effectively enables the realization of wetting phenomena with relatively small spurious velocities, in comparison with the pseudopotential LBM. The DEM is utilized to simulate the motion of multiple solid particles. As for the interaction between fluid and solid, leveraging the features of LBM, the calculation of fluid forces acting on solids can be achieved by going through all fluid nodes surrounding the solid walls, enabling a straightforward and efficient calculation process. The numerical stability and accuracy of the hybrid LBM-DEM are demonstrated via benchmark cases. It is then applied successfully to simulate the upward migration of leaked gas bubbles through a deformable porous medium composed of solid particles.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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