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Scaling Law of Permeability and Porosity for Fluid Transport Phenomena in Porous PCM Media

曲折 多孔性 磁导率 多孔介质 材料科学 机械 缩放比例 毛细管作用 幂律 流体力学 热力学 统计物理学 物理 数学 几何学 复合材料 化学 统计 生物化学
作者
Yassine Hariti,A. Hader,Hamza Faraji,Y. Boughaleb
出处
期刊:Applied and Computational Mechanics [University of West Bohemia]
卷期号:7 (1): 84-92 被引量:10
标识
DOI:10.22055/jacm.2020.35136.2577
摘要

The present paper reports the numerical results of fluid flow in porous phase change materials (PCM) media. This is an important topic in potential scientific, technological and engineering field’s especially latent heat storage. In this paper, we are only interested in the correlation between permeability and porosity of the porous media and not in latent storage. Fluid flow is characterized by many parameters mainly permeability and porosity. Many models have been proposed for the study of this phenomenon over the years. However, it can be modeled using the complex model that studies the characteristics of pore microstructure and fluid flow in porous media. This model is more accurate and realistic compared to previous models. It predicts permeability and porosity with a good agreement with experimental data. In this paper, the complex model is used to determine the impact of the tortuosity and the density of capillary distribution on the relation between permeability and porosity and check their scaling laws with universal exponents independently of other parameters. The results show that the permeability-porosity relation is proportional to the standard deviation of capillary distribution and its density. The tortuosity affects porosity proportionally, and permeability inversely. The relation between porosity and permeability follows a power law with universal exponents β = 4.06 ± 0.12 for different values of the expectation of distribution, the density of capillaries and the tortuosity; and β = 1.69 ± 0.01 for different values of the standard deviation, density of capillaries and tortuosity. The universality of these exponents further validates the complex model with various previous experimental and numerical studies.
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