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Enregistrement W2913322138 · doi:10.4028/www.scientific.net/ddf.390.168

Effect of Velocity and Diffusion Functionality on Nonlinear Mass Transfer Mechanisms in Solvent Oil Recovery

2019· article· en· W2913322138 sur OpenAlexaff
Shelley Lorimer, Timothy Artymko

Notice bibliographique

RevueDefect and diffusion forum/Diffusion and defect data, solid state data. Part A, Defect and diffusion forum · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear systemMass transferDiffusionSolventDispersion (optics)MechanicsChemistryThermodynamicsAdvectionFlow velocityDiffusion processMaterials scienceFlow (mathematics)PhysicsOrganic chemistryOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literature has indicated that, experimentally, solvent fronts in hybrid solvent recovery processes progress more rapidly than what can be predicted using current approximations and more rapidly than thermal processes alone. Research using finite differences to model the nonlinear advection, diffusion and dispersion (ADD) equation suggests that nonlinear mass transfer effects are important in predicting the rate of solvent advance. Nonlinearities can be ascribed to both diffusion and flow velocity functionality. Earlier work using linear concentration dependent diffusion and log-linear velocity behaviour confirmed the importance of nonlinear effects when compared to linear theory that uses constant diffusion, dispersion and velocity coefficients. The mathematical nature of the nonlinear ADD equation further suggests that the shape of concentration dependent diffusion and flow velocity will affect the shape of the solvent concentration profiles, and influence the rate of propagation of the solvent front. This research focuses on results obtained using finite differences to explore the effects of various diffusion and velocity functionalities that affect the solvent rate propagation using a nonlinear ADD equation. The results obtained from this analysis indicate that these functionalities determine the shape of the solvent concentration profile. The concentration dependent diffusion and velocity functions were chosen according to recent literature which proposes experimentally obtained functions to more accurately model solvent penetration in the media. Preliminary results from this study suggest that the velocity functionality has more influence on the process at both the lab and field scales for the parameters considered in this study. The shapes of the concentration profiles are affected by both diffusion functionality and velocity functionality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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