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Enregistrement W2063779954 · doi:10.2118/85678-ms

A Comprehensive Numerical Simulation Model for Non-Darcy Flow including Viscous, Inertial and Convective Contributions

2003· article· en· W2063779954 sur OpenAlexaff
Hadi Belhaj, K. R. Agha, Stephen Butt, M. R. Islam

Notice bibliographique

RevueNigeria Annual International Conference and Exhibition · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure gradientMechanicsDarcy's lawPorous mediumDimensionless quantityDarcy numberFlow (mathematics)ConvectionPhysicsGeologyPorosityGeotechnical engineeringNatural convection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a comprehensive numerical simulation model is introduced to resolve the problem of non-Darcy flow in porous media. As represented by this model, both pressure gradient and velocity profile predicted are based on the two viscous terms of Darcy and Brinkman, Forchheimer’s inertial term and Navier-Stokes’ convective term. At the point of departure from the Darcian domain to the non-Darcian domain it has been found that this model predicted the dimensionless term "Be" to be zero which agrees with Forchheimers model prediction. At 5% deviation from the Darcian flow the proposed model predicts "Be" to be 0.0756 as compared to 0.0526 predicted by Forchheimers model. The difference is due to higher flow velocity prediction by the proposed comprehensive model. The proposed model is expected to have wide applications in the field of reservoir simulation and fluid flow in porous media in both gas and oil reservoirs. Replacing the traditional model used to predict pressure gradient at any point of space and time by the proposed model would resolve the problem of inaccurate predictions associated with non-Darcy flow. This model predicts the correct pressure gradient and flow velocity regardless of the source of deviation. The model is continuous in Darcian regime as well as non-Darcian regime.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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