The Viscosity of Methane in Organic Slit Nanopore of Gas-Bearing Shale by Molecular Dynamic Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Non-Darcy flow is observed in the shale gas reservoir because it is rich in organic nanopores. Generally, the permeability of shale gas reservoirs is modified because of non-Darcy flow. However, the viscosity is much less concerned. It has been verified that the viscosity of dilute gas depends on the size of the pore. In this paper, the viscosity of methane in organic slit nanopore is determined with equilibrium molecular dynamics (EMD) simulation. The result shows that the viscosity of bulk methane would decrease with dropping down pressure, while the confined effect would make the viscosity of methane in the organic slit nanopore lesser than that of the bulk phase, and it decreases severely at low pressure. The confined dense gas viscosity model is obtained by theoretical derivation. The EMD results were fitted with this model to obtain the viscosity correction method for dense methane in organic slit nanopores. The dimensionless viscosity (μeff/μb) would decrease sharply with the Knudsen number between 0.1 and 10. Unlike the confined effect on the dilute gas, the potential contribution of the dense gas and the wall also affects its viscosity. Because of the confined effect on the dense methane, the flow capacity of methane is enhanced 1.5 times at least with the pore being smaller than 10 nm and the pressure being lower than 5 MPa. It means that keeping a low reservoir pressure helps to improve the flow of shale gas. This work can improve the understanding of the importance of gas viscosity with the non-Darcy flow in shale gas 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 ».