Scale-up of Reactive Flow Through Network Flow Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pore-throat networks of porous rock samples are constructed from analyses of 3D X-ray computed micro-tomographic (CMT) images of three rock core samples taken from the Viking field in the Alberta basin. The networks are extended to network flow models in order to characterize the properties of reactive flows through porous media. New to both the CMT and network flow work is the extraction of four material phases: the void phase; kaolinite; quartz; and “minerals of interest”. Thus, the segmented images contain information on mineral abundances and accessibilities of the four phases: cluster sizes; accessible surface areas; size and area distributions. The standard network flow model is extended to include the mineral distribution network for computation of reactive flow. Reactions are chosen to simulate precipitation and dissolution reactions that may accompany CO2 sequestration. The minerals of interest are assumed to be anorthite. The reactive model includes both kinetic and instantaneous reaction components. The reaction rates for kinetic components are integrated over each time step, and the equilibrium condition for the instantaneous components is satisfied at every time step. The reactive flow model is applied to the Viking samples. The simulation results show that there are differences from previously reported results in the literature. Small reactive surface areas of anorthite result in a slow change in the kaolinite reaction rate; the time to reach a steady state of the kaolinite reaction is on the order of 103 seconds. The anorthite reaction rate depends only on pH because of the small values of saturation state. Hence, the pore scale variation of anorthite reaction rate at steady state is small. The simulation results indicate there are heterogeneities in the kaolinite reaction rate, which depends on the saturation state. By inspecting the saturation state, the heterogeneities in the kaolinite reaction rate can be predicted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle