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Enregistrement W4410598759 · doi:10.3390/app15115798

An Integrated DEM–FEM Simulation Framework for Preferential Flow Path Evaluation in Waste Landfill Composed of Non-Spherical Particles

2025· article· en· W4410598759 sur OpenAlexfundno aff
Hiroyuki Ishimori, Kazuto Endo, Masato Yamada

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentMinistry of Environment - SaskatchewanEnvironmental Restoration and Conservation Agency
Mots-clésDiscrete element methodFinite element methodMaterials scienceGeologyGeotechnical engineeringEnvironmental scienceEngineeringMechanicsStructural engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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