Diffusion and Dispersion Dominated Solvent Injection Processes in Oil Saturated Porous Media: 3-D Visualization Experiments Using Laser Technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A technique to visualize miscible displacement in porous media is introduced in this paper. After saturating the model made of different sized glass beads with oil, solvent was introduced to mix and displace it. The refractive indices of saturated and injected fluids were made the same by mixing them with lower and higher indices of refraction. This method, called refractive index matching, made the model transparent. Fluorescent dyes that were only visible with excitation of laser were dissolved in the solvent. A laser sheet scanned the model while synchronous pictures were taken by two high speed cameras from two sides of the model. Two groups of models were worked on: (1) Solvent diffusion under purely static conditions, and (2) injection/production through a pair of horizontal wells (VAPEX type). From the diffusion experiment, it was found that the solvent fronts were always higher close the surface of the model. It was more obvious as the model size became larger. The total diffusion time was proportional to the length of the side of the models. In the VAPEX scaled model experiment, a dome shaped solvent chamber was observed. The size of the solvent chamber decreased as distance of the injection port increased due to pressure decrease. The solvent had to spread along the top of the model before starting to displace the oil down. It is hoped that the visual observation will help in understanding the processes in the reservoir to optimize the design of solvent injection for oil recovery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».