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Enregistrement W4293090981 · doi:10.1017/jfm.2022.626

Primary cementing of vertical wells: displacement and dispersion effects in narrow eccentric annuli

2022· article· en· W4293090981 sur OpenAlexafffund
Ruizi Zhang, I.A. Frigaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanicsLaminar flowScalingDispersion (optics)Newtonian fluidPhysicsDisplacement (psychology)Duct (anatomy)Coalescence (physics)ComputationGeometryMathematicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laminar miscible displacement flows in narrow, vertical, eccentric annuli show a wide range of interesting physical phenomena, e.g. static layers and channels, dispersive spikes/fronts and various instabilities. These are of relevance to the primary cementing of wells, where gas leakage and greenhouse gas emissions can result from ineffective cementing. The current popular way to model this process is via a Hele-Shaw approach, reducing the Navier–Stokes equations via scaling arguments and then averaging across the annular gap: the two-dimensional (2-D) gap averaged (2DGA) model. This leads to a reduced model that is computationally efficient and represents some important features of cementing flows, but is also deficient in capturing the effects of dispersion. While three-dimensional (3-D) simulations are able to capture dispersion and most other physical phenomena, they suffer from excessive computational times due to the extreme aspect ratios of cementing geometries and non-Newtonian properties of the fluids. Here we extend the 2DGA approach by modelling the high Péclet number limit of miscible duct displacement flows, to take into account the leading-order effects of dispersion. Our modified dispersive 2DGA model is well able to approximate dispersive effects that are observed by gap-averaging the results of 3-D computations, including geometric effects of eccentricity and instabilities. This represents a marked improvement over the 2DGA approach, while keeping the computational advantages of a 2-D model.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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