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Enregistrement W4294843968 · doi:10.1063/5.0112855

Thermodynamically consistent modeling of immiscible gas–liquid flow in porous media

2022· article· en· W4294843968 sur OpenAlexaff
Jisheng Kou, Xiuhua Wang, Amgad Salama, Yunjin Hu

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressibilityPorous mediumThermodynamicsPhysicsTwo-phase flowEquation of stateHelmholtz free energyFlow (mathematics)Compressibility factorMechanicsPorosityChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling of immiscible gas–liquid two-phase flow with gas compressibility in porous media plays an important role in shale gas production, geological sequestration of carbon dioxide, and underground gas storage. The second law of thermodynamics is universally recognized as an essential principle any promising model should obey. The existing models have no proper concept of free energies for such a problem, thereby failing to obey this law. In this paper, we first introduce free energies to account for the liquid–gas capillarity effect and gas compressibility, and then using the second law of thermodynamics, we rigorously derive a thermodynamically consistent model for immiscible gas–liquid two-phase flow in porous media. The proposed free energy that describes the capillarity effect is verified by the laboratory data. For gas flow, we use molar density rather than pressure as the primary variable and take the Helmholtz free energy density determined by a realistic equation of state to characterize the gas compressibility. Numerical simulation results are also presented to demonstrate the thermodynamical consistency of the model and the applicability to simulate the liquid and gas displacement processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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