A Semi-analytical Solution of 1-D Diffusion–Convection Equation with Variable Convection Velocity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solvent-based EOR techniques, such as vapour extraction (VAPEX) and miscible/near-miscible flooding, have been studied and applied in petroleum industry. Diffusion–convection mass-transfer process is one of the most important EOR mechanisms in these techniques. This paper develops an accurate semi-analytical solution to a 1-D diffusion-convection mass-transfer model. The velocity term in the diffusion–convection equation has been assumed as a constant in previous works. This assumption is actually not valid in the solvent-based miscible flooding, since the velocity is a function of local viscosity and density, both of which depend on the local concentration. In this study, the spatially and temporally varying convection velocity is rigorously simulated through an accurate semi-analytical approach. First, we consider a sequence of time steps. In each time step, the convection velocity varies with space. Then the spatially varying velocity profile is divided into multiple sections. The velocity profile in each section is approximated with a linear function, so that the analytical solution for the diffusion-convection equation in each section can be obtained in Laplace domain. Then, the solutions in all sections are couped together and solved to obtain the mass-transfer rate through which the concentration distribution can be computed. Finally, a new convection velocity profile can be acquired by using Darcy's law for the next time step. The semianalytical solution is validated by an analytical solution for a special hyperbolic velocity case. In comparison with the numerical solution, the semi-analytical result is free from truncation error and numerical dispersion, thus it is more accurate and more reliable in computing the concentration distributions. The proposed method can be used in streamline simulation, or coupled with other functions to improve the simulation of solvent-based EOR techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».