Phase-Behavior Modeling of Hydrocarbon Fluids in Nanopores Using PR-EOS Coupled with a Modified Young–Laplace Equation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of capillary pressure on the vapor–liquid two-phase equilibrium calculation has been extensively studied for the past two decades. However, the calculation accuracy is often weakened by the false assumptions and inherent flaws present in the modeling process. In this work, a modified Young–Laplace equation proposed by Tan and Piri [Tan, S.; Piri, M. Equation-of-State Modeling of Confined-Fluid Phase Equilibria in Nanopores. Fluid Phase Equilibr. 2015, 393, 48–63.] is coupled with volume-translated Peng–Robinson equation of state to study the effect of capillary pressure on the two-phase equilibrium calculation in confined nanopores. In order to successfully apply the modified Young–Laplace equation during the vapor–liquid equilibrium calculation process, this study models the tuning parameter λ in the modified Young–Laplace equation (as proposed by Tan and Piri for perturbed-chain statistical associating fluid theory equation of state) for several pure hydrocarbons and their mixtures by matching experimental data collected from the literature. The tuning parameter λ can be expressed as a unique function for each pure substance or mixture. It is found that the tuning parameter λ shows a quadratic polynomial relationship with temperature, and the value of λ is always less than one. The λ can become negative under certain circumstances, which adjusts the capillary pressure to a lower value. It increases with an increasing pore radius; this is different from the results obtained by Tan and Piri which showed that the tuning parameter λ decreases with an increasing pore radius. The above rules apply to the tuning parameter λ obtained for both pure substances and mixtures. Using the two-phase equilibrium calculation coupled with the modified Young–Laplace equation, the calculated vapor pressures for pure substances and two-phase boundaries for mixtures match very well with the experimental data. Implementation of the modified Young–Laplace equation greatly improves the accuracy of the two-phase equilibrium calculation considering the capillarity effect. Such a modeling strategy could be integrated into a reservoir simulator to conduct more accurate flow simulations for tight/shale reservoirs.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».