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Enregistrement W1849308305 · doi:10.1029/2002wr001861

Pore network simulation of the dissolution of a single‐component wetting nonaqueous phase liquid

2003· article· en· W1849308305 sur OpenAlexaff
Weishu Zhao, Marios A. Ioannidis

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionMicromodelWettingMass transferMaterials sciencePhase (matter)Capillary actionPorous mediumDiffusionCapillary pressureChemical engineeringChemical physicsComposite materialPorosityChromatographyChemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil wettability has been recently recognized as a factor that can dramatically influence the dissolution behavior of residual nonaqueous phase liquids (NAPL). A NAPL that wets the solid surface is trapped within the smaller pores and along the corners of pores invaded by water (the nonwetting phase). We present a two‐dimensional network simulator of wetting NAPL dissolution, inspired by observations of this process in transparent glass micromodels. The network model idealizes the pore space as a network of cubic pores connected by square tubes, following respective distributions. In accordance with micromodel observations, capillary equilibrium is assumed to exist between NAPL‐water interfaces along pore corners and within pores. Advection and diffusion of the organic dissolved in the aqueous phase, as well as dissolution mass transfer from residual NAPL, are explicitly accounted for in the model. Pores filled with NAPL are invaded at a rate which is controlled by mass transfer from dissolving thick NAPL films in pore corners and in order of increasing entry capillary pressure, resulting in quasi‐static drainage and fingering of the aqueous phase. Loss of NAPL continuity due to rupture of thick NAPL films and heterogeneity are found to affect profoundly the dissolution behavior, resulting in concentration tailing. The network simulator reproduces qualitatively the behavior observed in column experiments with oil‐wet media.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations27
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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