S'abonner

Impact of local diffusion on macroscopic dispersion in three-dimensional porous media - 04/02/18

Doi : 10.1016/j.crme.2017.12.012 
Arthur Dartois, Anthony Beaudoin , Serge Huberson
 Institut Pprime, SP2MI – Téléport 2, boulevard Marie-et-Pierre-Curie, BP 30179, 86962 Futuroscope Chasseneuil cedex, France 

Corresponding author.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 9
Iconographies 6
Vidéos 0
Autres 0

Abstract

While macroscopic longitudinal and transverse dispersion in three-dimensional porous media has been simulated previously mostly under purely advective conditions, the impact of diffusion on macroscopic dispersion in 3D remains an open question. Furthermore, both in 2D and 3D, recurring difficulties have been encountered due to computer limitation or analytical approximation. In this work, we use the Lagrangian velocity covariance function and the temporal derivative of second-order moments to study the influence of diffusion on dispersion in highly heterogeneous 2D and 3D porous media. The first approach characterizes the correlation between the values of Eulerian velocity components sampled by particles undergoing diffusion at two times. The second approach allows the estimation of dispersion coefficients and the analysis of their behaviours as functions of diffusion. These two approaches allowed us to reach new results. The influence of diffusion on dispersion seems to be globally similar between highly heterogeneous 2D and 3D porous media. Diffusion induces a decrease in the dispersion in the direction parallel to the flow direction and an increase in the dispersion in the direction perpendicular to the flow direction. However, the amplification of these two effects with the permeability variance is clearly different between 2D and 3D. For the direction parallel to the flow direction, the amplification is more important in 3D than in 2D. It is reversed in the direction perpendicular to the flow direction.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Dispersion, Diffusion, Covariance function, Lagrangian velocity, Tracker method, Monte Carlo approach


Plan


© 2017  Académie des sciences. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 346 - N° 2

P. 89-97 - février 2018 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • On some features of the effective behaviour of porous solids with J2- and J3-dependent yielding matrix behaviour
  • Ahmed Benallal
| Article suivant Article suivant
  • Limit analysis, rammed earth material and Casagrande test
  • Ranime El-Nabouch, Joseph Pastor, Quoc-Bao Bui, Olivier Plé

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.