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Enregistrement W4309809134 · doi:10.1139/cgj-2022-0124

Coupled thermo-hydro-mechanical-chemical modeling of fines migration in hydrate-bearing sediments with CFD-DEM

2022· article· en· W4309809134 sur OpenAlexvenueno aff
Yajing Liu, Li‐Zhong Wang, Yi Hong, Zhen‐Yu Yin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCloggingGeotechnical engineeringCabin pressurizationComputational fluid dynamicsHydraulic conductivityHeat transferMechanicsGeologyMaterials scienceComposite materialSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fines migration associated with the multiphase flow in the exploitation of hydrate-bearing sediments (HBS) usually induces local clogging and sand production around wells, and thus its behavior with multi-field coupling is of vital importance but still poorly discovered. This paper establishes a coupled thermo-hydro-mechanical-chemical (THMC) model incorporating fines migration in HBS from micro- to macro-scale. Two typical hydrate pore habits, i.e., grain coating and pore filling, are simulated with the discrete element method (DEM) under different depressurization modes, water flow is simulated using computational fluid dynamics (CFD), and heat transfer and chemical reactions are also considered in coupled CFD-DEM simulations. Two distinct fines migration modes and their consequence on the mechanical and hydromechanical properties are revealed. For the grain-coating habit, the coarse particle size reduction induced by hydrate dissociation under an intense depressurization decreases the constriction size, increasing the local pore-clogging probability and reducing the growth rate of the hydraulic conductivity. Conversely, the fine particle size reduction in the pore-filling habit facilitates fines migration and thus sand production, with hydromechanical properties of HBS evolving oppositely compared to the clogging case.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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