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Enregistrement W2002850488 · doi:10.1073/pnas.1219009109

A mathematical model of fluid and gas flow in nanoporous media

2012· article· en· W2002850488 sur OpenAlexaboutno aff
Paulo J.M. Monteiro, Chris H. Rycroft, Г. И. Баренблатт

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKerogenPorous mediumNanoporousPermeability (electromagnetism)Fluid dynamicsPorosityPressure gradientGeologyVolumetric flow rateMineralogyFluid inclusionsMatrix (chemical analysis)MechanicsMaterials scienceChemistrySource rockGeotechnical engineeringNanotechnologyComposite materialPhysicsMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mathematical modeling of the flow in nanoporous rocks (e.g., shales) becomes an important new branch of subterranean fluid mechanics. The classic approach that was successfully used in the construction of the technology to develop oil and gas deposits in the United States, Canada, and the Union of Soviet Socialist Republics becomes insufficient for deposits in shales. In the present article a mathematical model of the flow in nanoporous rocks is proposed. The model assumes the rock consists of two components: (i) a matrix, which is more or less an ordinary porous or fissurized-porous medium, and (ii) specific organic inclusions composed of kerogen. These inclusions may have substantial porosity but, due to the nanoscale of pores, tubes, and channels, have extremely low permeability on the order of a nanodarcy (~109-²¹ m² ) or less. These inclusions contain the majority of fluid: oil and gas. Our model is based on the hypothesis that the permeability of the inclusions substantially depends on the pressure gradient. At the beginning of the development of the deposit, boundary layers are formed at the boundaries of the low-permeable inclusions, where the permeability is strongly increased and intensive flow from inclusions to the matrix occurs. The resulting formulae for the production rate of the deposit are presented in explicit form. The formulae demonstrate that the production rate of deposits decays with time following a power law whose exponent lies between -1/2 and -1. Processing of experimental data obtained from various oil and gas deposits in shales demonstrated an instructive agreement with the prediction of the model.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations111
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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