An Integrated DEM–FEM Simulation Framework for Preferential Flow Path Evaluation in Waste Landfill Composed of Non-Spherical Particles
Notice bibliographique
Résumé
A numerical experimental method combining the discrete element method (DEM) and the finite element method (FEM) is proposed to analyze water channel flow in heterogeneous porous media such as landfill layers. In this study, non-spherical particles —thin plates and rods—are introduced into DEM-FEM coupling for the first time, which allows for the virtual reconstruction of complex pore structures beyond the capability of traditional experimental approaches, such as soil tanks or X-ray CT. Fluid flow simulations performed on three types of virtual porous media showed that only the case with non-spherical particles generated water channels. Tortuosity analysis was used to quantify the complexity of the flow paths and showed median values of 1.258 and 1.218 for homogeneous and particle size-distributed cases, respectively. In contrast, the case simulating waste media had a significantly lower median tortuosity of 1.051, with a skewed distribution toward shorter paths, indicating dominant water channels. This shift in tortuosity, coupled with higher variance, serves as quantitative evidence of water channel formation. The results demonstrate that tortuosity analysis complements streamline visualization and provides a reliable means to detect and compare water channel flow behavior. The proposed DEM-FEM framework enables both qualitative and quantitative understanding of flow dynamics in large-scale, highly heterogeneous porous systems and is expected to support further research and practical design in landfill and drainage engineering.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».