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Enregistrement W2060507717 · doi:10.2118/94078-ms

Micro-PIV: A New Technology for Pore Scale Flow Characterization in Micromodels

2005· article· en· W2060507717 sur OpenAlexaff
C. L. Perrin, K. S. Sorbie, Philippe M. J. Tardy, John P. Crawshaw

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromodelParticle image velocimetryPorous mediumNewtonian fluidVelocimetryMaterials scienceMechanicsFlow (mathematics)RheologyNon-Newtonian fluidDisplacement (psychology)WettingFluid dynamicsMicrofluidicsMultiphase flowGeologyPorosityNanotechnologyTurbulencePhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Etched micromodels have often been used to visualize complex fluid flow and displacement mechanisms at the pore scale. Studies have been reported of two and three phase processes such as waterflooding and water-alternating-gas (WAG) injection. Many of these models have been etched in glass although the use of etched silicon in their manufacture allows for the much more precise replication of two-dimensional (2D) network structures. A feature of previous micromodel studies is that they have almost exclusively been confined to making qualitative observations; e.g. descriptions of pore-scale displacement events, the effects of wettability, the formation and collapse of films etc. However, quantitative information relating for example to the network velocity field at the pore scale has never been reported and this issue is addressed in this paper for the first time. Particle Imaging Velocimetry (PIV) is a well-known technique used in large-scale fluid mechanics experiments. It has recently been adapted to study microfluidics problems. As a result, the velocity field can now be measured at any location in pore-scale micromodels where the channels have widths of typical rock pores (10s – 100s μm). For the first time, this new technology, known as micro-PIV (μ-PIV), has been used to study the flow of Newtonian and non-Newtonian fluids in model pore channels with sizes typical of natural sandstone. In this study, we apply μ-PIV to the flow of water, and non-Newtonian fluids in straight micro-capillaries. The μ-PIV experimental velocity profiles match the analytical solution for water, and the finite element calculations for non-Newtonian fluids, thus validating the technique. μ-PIV was then applied to the flow in a Berea sandstone replica micromodel. The potential of this technique is highlighted for use in several other applications of complex flows in porous 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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