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J-GLOBAL ID：201802266934324990   整理番号：18A0326655

細孔スケールの流れに対する多孔質媒体のランダム固体細孔形状の影響を発展させるための効率的な確率的フレームワーク【Powered by NICT】

An efficient stochastic framework to propagate the effect of the random solid-pore geometry of porous media on the pore-scale flow

著者 (2件)： Ilango Santhosh Jude Joseph (Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Technology Madras, Chennai, Tamilnadu, 600036, India) ,  Sarkar Sunetra (Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Technology Madras, Chennai, Tamilnadu, 600036, India)
資料名： Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering  (Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering)
巻： 315  ページ： 73-99  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0856A  ISSN： 0045-7825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多孔質媒体試料を通過する細孔スケールの流れ場のシミュレーション計算的に高価である。そのようなシステムの不確実性定量化は,現実的な課題,特に多項式カオス展開(PCE)技術とその変異体のような利用可能なスペクトルアプローチを用いてであることが判明した。本研究では,サンプリングに基づく方法とスペクトル特性化法の強度を結合することによってこの問題に取り組んだ。多孔質媒体流のような大規模複雑なシステムの出力場のモデル化と再構成のためのフレームワークを作成するためにこの新しいアプローチは,モンテカルロシミュレーション(MCS)とKarhunen-Loeve(K L)展開法を統合した。多孔質媒体試料を通る流れ,格子Boltzmann法を用いて細孔空間における非圧縮性Navier-Stokes方程式をシミュレートしての細孔スケールモデリングは本研究で取り上げられてきた。,マクロ特性の代わりに媒体形状のランダム固体細孔配置を直接入力ランダム性のモデリングも本研究における新規性の要素を持っている。入力ランダム形状は,適切な離散値確率過程の限られた統計量を用いたディジタル的に生成した。得られたプロセスは弱い相関であり,そのより高い周波数成分を得るために非常に多数入力ランダム変数のを必要とする。このような大きなランダム次元問題はPCEのような一般的なスペクトルツールを用いて解く実用化できない。提案した統合MCS KLアプローチは細孔スケール速度場に及ぼすそれらの影響を伝播するために本研究で成功裏に利用されてきた。さらに,K-L段階は,その統計は,ターゲット統計と良く一致し選択した出力の物理的に現実的な試料を再構成するための効率的な手段を提供する。これは現在のような複雑な大規模システムによる新鮮な流れ場シミュレーションの必要性を回避する効果的に顕著な時間節約である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 統計量 ,  不確実性 ,  シミュレーション ,  モデリング ,  確率密度関数 ,  大規模系 ,  再構成 ,  細孔径分布 ,  流れ場 ,  *媒質 ,  確率過程 ,  *細孔
準シソーラス用語： 格子Boltzmann法 ,  モンテカルロシミュレーション ,  *多孔質媒体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 再構成された多孔質媒体 ,  モンテカルロシミュレーション ,  Karhunen-Loeve展開 ,  Pearson型VII PDF(確率密度関数) ,  Permeability

分類 (1件)： 不均質流  (BC02060J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 細孔 ,  スケール ,  流れ ,  多孔質媒体 ,  固体 ,  発展 ,  確率 ,  フレームワーク