Computation of the two‐phase flow properties of intermediate‐wet porous media: A pore network approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A pore‐and‐throat network including fractal‐like roughness features along its surface is employed to simulate primary drainage and secondary imbibition by accounting for the quasistatic motion of menisci in pores and throats and varying the contact angle from 0° (strongly water‐wet conditions) to 180° (strongly oil‐wet conditions). The angle of sharpness of roughness features defines a range of contact angles within which the cross‐section of the throat or pore is occupied completely by the one fluid and conditions of intermediate wettability are established. In contrast, outside this range, both fluids may coexist in a pore or throat. Such differences on the fluid distribution at the pore level affect strongly the capillary, electrical and hydraulic properties of the porous medium and are reflected in the capillary pressure, resistivity index and relative permeability curves. The simulator is used to calculate the aforementioned two‐phase flow coefficients as the pore system transits from strongly water‐wet or strongly oil‐wet to intermediate‐wet. The capillary pressure curves are always sensitive to the wetting state and the particular value of the contact angle. The relative permeability and resistivity index curves for secondary imbibition are grouped in families of curves which are sensitive mainly to the wetting state (water‐wet, intermediate‐wet/water‐wet pores, intermediate‐wet/oil‐wet pores, oil‐wet) rather than to the particular value of the contact angle.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».