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Enregistrement W2897245131 · doi:10.1038/s41598-018-34146-8

Pore geometry control of apparent wetting in porous media

2018· article· en· W2897245131 sur OpenAlexaff
Harris Sajjad Rabbani, Benzhong Zhao, Rubén Juanes, Nima Shokri

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAmerican Chemical Society Petroleum Research FundUniversity of ManchesterEngineering and Physical Sciences Research CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésWettingPorous mediumGeometryPorosityComputer scienceMaterials scienceComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wettability, or preferential affinity of a fluid to a solid substrate in the presence of another fluid, plays a critical role in the statics and dynamics of fluid-fluid displacement in porous media. The complex confined geometry of porous media, however, makes upscaling of microscopic wettability to the macroscale a nontrivial task. Here, we elucidate the contribution of pore geometry in controlling the apparent wettability characteristics of a porous medium. Using direct numerical simulations of fluid-fluid displacement, we study the reversal of interface curvature in a single converging-diverging capillary, and demonstrate the co-existence of concave and convex interfaces in a porous medium-a phenomenon that we also observe in laboratory micromodel experiments. We show that under intermediate contact angles the sign of interface curvature is strongly influenced by the pore geometry. We capture the interplay between surface chemical properties and pore geometry in the form of a dimensionless quantity, the apparent wettability number, which predicts the conditions under which concave and convex interfaces co-exist. Our findings advance the fundamental understanding of wettability in confined geometries, with implications to macroscopic multiphase-flow processes in porous media, from fuel cells to enhanced oil recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations98
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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