Experiments and Analysis of Multiscale Viscous Fingering During Forced Imbibition
Notice bibliographique
Résumé
Summary Immiscible displacement of one fluid by another in porous media has practical applications when viscous oil is produced by water injection. A greater understanding of the flow patterns that evolve during such unstable displacements yields insights into improving predictive capability and increasing oil recovery. Immiscible multiphase displacement exhibits a wide range of behaviors depending on the relative magnitude of viscous, capillary, and gravity forces. Using flow-visualization images from forced-imbibition experiments carried out in etched-silicon micromodels, we show that the conventional Darcy-type modeling of fluid flux is not predictive under unstable, immiscible, forced-imbibition conditions at the scale of interest. When a less viscous fluid displaces a more viscous fluid at low capillary numbers, the displacement patterns show viscous instabilities in the form of fingers and local capillary control of interface movement. We show that such complex displacement patterns are well modeled using statistical theories. We derive a scaling model to describe quantitatively the functional forms for saturation, fractional flow, and capillary dispersion profiles using the self-similar characteristics inherent in the displacement patterns. For the specific range of flow rates (Nc ~ 10−7) and oil/water viscosity ratios (M ~ 8–400) considered in our experiments, both capillary and viscous forces are important, and the displacement pattern indicates fractal features. Results show that functional relations of the scaling model are in considerable agreement with our experimental data.
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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 ».