MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392185350 · doi:10.2523/iptc-23825-ms

A Streamline Based Lagrangain Method to Investigate Two-Phase Flow in Hydrocarbon Recovery

2024· article· en· W4392185350 sur OpenAlex
Mohammad Jalal Ahammad, Mohammad Azizur Rahman, Jahrul Alam

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePetroleum engineeringFlow (mathematics)HydrocarbonTwo-phase flowGeologyChemistryMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The study of miscible flow is an important topic in the field of petroleum science and engineering. The miscible displacement of hydrocarbon-like oil by a solvent such as carbon dioxide helps to enhance the recovery of the hydrocarbon. The use of CO2 helps to reduce the viscosity of resident fluids like oil, In addition, the use of CO2 would reduce its accumulation in the atmosphere to help a green environment. The production of hydrocarbons in the secondary or tertiary phase follows the mostly miscible flow. The Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations can help with better understanding enchanch oil recovery in the two-phase flow system. The traditional simulations of such flow suffer numerical artifacts due to the appropriate methods. We present a generalized CFD model for studying the transient methodology for momentum transfer. We investigate an upscaling approach to resolve the small-scale features of miscible flow in a porous medium. A streamline-based Lagrangian model is developed to study the displacement of oil by CO2 with sufficient accuracy and near-optimal computational cost.

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,302 · 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