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Enregistrement W2507192164 · doi:10.2118/181543-ms

A Universal Model of Water Flow Through Nanopores in Unconventional Reservoirs: Relationships Between Slip, Wettability and Viscosity

2016· article· en· W2507192164 sur OpenAlexafffund
Keliu Wu, Zhangxin Chen, Jinze Xu, Yuan Hu, Jing Li, Xiaohu Dong, Yuxuan Liu, Mingjun Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésWettingNanoporeSlip (aerodynamics)Materials scienceViscosityMechanicsHagen–Poiseuille equationWater flowFlow (mathematics)Petroleum engineeringNanotechnologyGeotechnical engineeringGeologyComposite materialThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding and controlling flow of the water confined in nanopores has tremendous implications in theoretical studies and industrial applications. Here we propose a universal model for the confined water flow based on a conception of effective slip, which is linear sum of true slip, only depending on wettability, and apparent slip, caused by the spatial variation of the confined water viscosity as a function of wettability as well as nanopores dimension. Results by the model show that the flow capacity of the confined water is 10−1~107 times of those calculated by no slip Hagen-Poiseuille equation for nanopores with various wettability, in agreement with 47 different cases from the literature. This work may shed light on the controversy over the increase or decrease in flow capacity from the MD simulations and experiments, and guide to tailor the nanopores structure for modulating the confined water flow in many engineering fields, including nanomedicine, water purification, energy storage as well as the flowback of fracture fluid in petroleum industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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