Experimental investigation of nonequilibrium capillarity effects: Fluid viscosity effects
Notice bibliographique
Résumé
Numerical models have been widely used to simulate multiphase flow in porous media for a variety of applications (e.g., NAPL migration in subsurface aquifers, carbon sequestration, agriculture, paper production, and petroleum reservoir development). The relationship between the difference in phase pressures and saturation is used as one of the important constitutive relationships in numerical models. Theoretical studies have suggested that this relationship should include a damping coefficient or capillarity coefficient ( ) on the basis of thermodynamic considerations. A literature review suggests that the magnitude of this capillarity coefficient varies by over three orders of magnitude. While recent experimental studies have explored the effect of porous medium properties, effect of domain size, hysteresis, and the imposed boundary conditions on the magnitude of , there has been no experimental study investigating the impact of fluid viscosity on . This study reports on a series of primary drainage experiments conducted under both static and dynamic conditions in F70 silica sand. Fluid pairs used included water and silicone oil with two differing viscosities and slightly different densities (used as model nonaqueous phase liquids) in addition to air. Water saturation and both wetting and nonwetting phase pressures were measured in a custom‐built aluminum column using EC‐5 probes and tensiometers at three levels. Results show a strong dependence of the magnitude of the capillarity coefficient on effective fluid viscosity. This implies that consideration should be given for the inclusion of a capillarity coefficient in modeling tools used to simulate multiphase flow when fluids saturations are changing rapidly and when fluids have a large viscosity ratio.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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.
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 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 ».