Exploring dynamic effects in capillary pressure in multistep outflow experiments
Notice bibliographique
Résumé
Traditional steady state experiments to measure constitutive relations governing two‐phase (organic‐aqueous) flow in the subsurface often extend over periods of weeks or months. Alternatively, one‐step or multistep outflow (MSO) experiments can be combined with application of a multiphase flow simulator and an optimization algorithm to achieve a more rapid technique for parameter estimation. In this work, MSO experiments were conducted to produce a data set for the estimation of two‐phase constitutive parameters using this inverse modeling approach. Examination of experimental results reveals significant discrepancies between observed and simulated outflow data, with simulated curves tending to approach equilibrium at a faster rate than the experimental observations. Similar behavior has been documented by other investigators. Application of alternative equilibrium constitutive models in the multiphase flow optimization simulator failed to improve model fits to observed data. However, when model governing equations were modified to incorporate a dynamic capillary pressure term, there was significant improvement in the agreement between measured and simulated cumulative water outflow and outflow rates. Comparisons of simulated and measured data further suggest that the dynamic capillary pressure constitutive coefficient depends on saturation. Attribution of the observed experimental deviations to dynamic effects in capillarity is also supported by the consistency of the fit equilibrium retention function with an independently measured static retention relation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».