Modeling and Analysis of Magnetic Nanoparticles Injection in Water-Oil Two-Phase Flow in Porous Media under Magnetic Field Effect
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the magnetic nanoparticles are injected into a water-oil, two-phase system under the influence of an external permanent magnetic field. We lay down the mathematical model and provide a set of numerical exercises of hypothetical cases to show how an external magnetic field can influence the transport of nanoparticles in the proposed two-phase system in porous media. We treat the water-nanoparticles suspension as a miscible mixture, whereas it is immiscible with the oil phase. The magnetization properties, the density, and the viscosity of the ferrofluids are obtained based on mixture theory relationships. In the mathematical model, the phase pressure contains additional term to account for the extra pressures due to fluid magnetization effect and the magnetostrictive effect. As a proof of concept, the proposed model is applied on a countercurrent imbibition flow system in which both the displacing and the displaced fluids move in opposite directions. Physical variables, including water-nanoparticles suspension saturation, nanoparticles concentration, and pore wall/throat concentrations of deposited nanoparticles, are investigated under the influence of the magnetic field. Two different locations of the magnet are studied numerically, and variations in permeability and porosity are considered.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».