Polymer Flooding Dynamics in Enhanced Oil Recovery: A Pore‐Scale Study of the Influence of Shear‐Thinning Rheology on Flow Dynamics and Recovery Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study addresses the limited understanding of how shear‐thinning polymer rheology influences enhanced oil recovery (EOR) at the pore scale. Using a pore network model and the Carreau rheological model, the impact of shear thinning under varying wettability, dilution, flow rates, and mobility ratios is examined. Results show that shear thinning strongly affects displacement patterns, with significant viscous fingering and reduced recovery efficiency at high shear rates, as viscosity declines within pore spaces. In contrast, minimal shear‐thinning effects lead to stable displacement fronts, resembling a shear‐independent flood with improved recovery. Higher oil viscosities exacerbate the impact of shear thinning, with reduced oil recovery in the presence of more severe shear‐thinning polymers. In oil‐wet systems, capillary forces counteract shear‐thinning effects, promoting uniform displacement. The results also show that higher injection rates do not guarantee better recovery when shear thinning is present, as excessive shear may reduce polymer viscosity. Optimal recovery occurs at lower flow rates, where the polymer maintains higher viscosity and displacement fronts remain stable. This work highlights the importance of incorporating realistic shear‐thinning behavior in polymer flooding models to enhance the predictive accuracy of EOR simulations and improve understanding of how polymer rheology influences pore‐scale mechanisms in oil recovery.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».