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Enregistrement W3093743199 · doi:10.2118/201774-ms

Confined Behavior of Hydrocarbon Fluids in Heterogeneous Nanopores by the Potential Theory

2020· article· en· W3093743199 sur OpenAlexaff
Xiaohu Dong, Qilan Luo, Jing Wang, Huiqing Liu, Zhangxin Chen, Jinze Xu, Ge Zhang

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoporeOil shaleAdsorptionChemical physicsHydrocarbonMaterials scienceDeformation (meteorology)Confined spaceNanotechnologyMechanicsChemistryGeologyPhysicsPhysical chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanopores in tight and shale reservoirs have been confirmed by numerous studies. The nanopores are not only the primary storage space of oil and gas, but also the main transport channels of confined fluids. Although considerable efforts have been devoted to study the confined behavior of hydrocarbon fluids in nanopores, most of them have a local smooth-surface assumption. The effect of pore heterogeneity is still lacking. In this paper, in order to effectively simulate the nanopore complexity, we propose the assumptions of furrowed surface and sinusoidal surface to represent the heterogeneous nanopores (or rough nanopores) in tight and shale rocks. Then, based on these assumptions, the multicomponent potential theory of adsorption (MPTA) is coupled with the Peng-Robinson equation of state (PR EOS) to investigate the behavior of hydrocarbon fluids in rough nanopores. In this theory, considering the different types of nanopore heterogeneity, the geometrical heterogeneity is modeled by a spatial deformation of the potential field, and the chemical heterogeneity is modeled by an amplitude deformation of this field. The fluid-fluid interactions are modeled by the PR EOS, and the fluid-surface interactions are modeled by a Steel 10-4-3 potential for slit-like nanopres and a modified Lennard-Jones (LJ) 12-6 potential for cylindrical nanopores. Then a prediction process for the behavior of methane, ethane, propane and their mixtures is performed. The results are compared against the experimental data of their adsorption isotherms from publishd literatures to validate the accuracy of the theory and process. Then, the effect of pore heterogeneity on the confined behavior of methane, ethane, propane is quantitatively studied. Results indicate that for the experimental data considered in this work, the theory for heterogeneous nanopores is capable of predicting the confined behavior of hydrocarbons in a wide range of pressure and temperature. The developed mathematical model can well predict the confined behavior of fluids both in slit-like and cylindrical nanopores. Compared with the results of a smooth pore surface, the geometrical heterogeneity can significantly affect the thermodynamic properties of hydrocarbon fluids, but the chemical heterogeneity cannot strongly distort the confined behavior of fluids. The effect of geometrical heterogeneity on the confined behavior of fluids mainly depends on the effective pore size. In hydrocarbon fluids, as the composition of heavy components increase, the effect of heterogeneity on the confined behavior of fluids is reduced. Also, as the nanopore size reduces, the effect of pore heterogeneity on the confined behavior of fluids is enhanced. For fluid mixture, compared with smooth surfaces, it is observed that for heterogeneous surface, the mole fraction of the heavy component in the vicinity of pore wall can increase significantly, and that of the light component is reduced. This investigation makes it possible to completely characterize the confined behavior of a confined fluid in heterogeneous nanopores.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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