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Enregistrement W4415658100 · doi:10.1017/jfm.2025.10773

Capturing dispersion of Herschel–Bulkley fluids in miscible primary cementing displacement flows

2025· article· en· W4415658100 sur OpenAlexafffund
Fatemeh Bararpour, I.A. Frigaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDisplacement (psychology)Laminar flowDispersion (optics)Taylor dispersionBuoyancyNewtonian fluidFlow (mathematics)Mixing (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispersion is a common phenomenon in miscible displacement flows. In the primary cementing process displacement takes place in a narrow eccentric annulus. Both turbulent Taylor dispersion and laminar advective dispersion occur, depending on flow regime. Since dispersion can cause mixing and contamination close to the displacement front, it is essential to understand and quantify. The usual modelling approach is a form of Hele-Shaw model in which quantities are averaged across the narrow annular gap: a so-called two-dimensional narrow gap (2DGA) model. Zhang & Frigaard ( J. Fluid Mech ., vol. 947, 2022, A732), introduced a dispersive two-dimensional gap-averaged (D2DGA) model for displacement of two Newtonian fluids, by modifying the earlier 2DGA model. This brings a significant improvement in revealing physical phenomena observed experimentally and in three-dimensional computations, but is limited to Newtonian fluids. In this study we adapt the D2DGA model approach for two Herschel–Bulkley fluids. We first obtain weak velocity solutions using the augmented Lagrangian method, while keeping the same two-layer flow assumption as the Newtonian D2DGA model. These solutions are then used to define closure relationships that are needed to compute the dispersive two-dimensional flows. Results reveal that the modified version of the D2DGA model can now predict expected frontal behaviours for two Herschel–Bulkley fluids, revealing dispersion, frontal shock, spike and static wall layer solutions. We then explore the displacement behaviour in more detail by investigating the impact of rheological properties and buoyancy on the mobility of fluids in a planar frontal displacement flow and their vulnerability to fingering-type instabilities. As the underlying flows are dispersive, our analysis reveals three distinct behaviours: (i) stable, (ii) partial penetration of the dispersing front, and (iii) unstable regimes. We explore these regimes and how they are affected by the two fluid rheologies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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