MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416418188 · doi:10.1063/5.0301986

The mass transfer behaviors and mechanisms of CO2–oil phase in quartz confined nano-space: Insights from molecular dynamics simulations

2025· article· en· W4416418188 sur OpenAlexaff
Cheng Qian, Zhenhua Rui, Kai Du, Yang Zhao, Fengyuan Zhang, Lu Lin, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaScience Foundation of China University of Petroleum, BeijingNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMass transferMiscibilityPhase (matter)NanoporeMolecular dynamicsvan der Waals forceMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mass transfer process of CO2 multiphase systems constitutes a core physical mechanism governing both oil recovery and sequestration performance, involving complex interactions between CO2 and oil under reservoir conditions. However, the mass transfer behavior of CO2 multiphase systems at the nanoscale remains insufficiently elucidated. This study investigates the transport and mass transfer processes of CO2 multiphase systems within nanopores using molecular dynamics simulations, specifically focusing on the underlying CO2–oil interaction mechanisms and the influence of various factors. The results demonstrate that the energy difference between CO2–oil phase and oil phase–pore wall interactions serves as the decisive factor for mass transfer behaviors, with larger energy differences correlating to enhanced miscibility effects. Van der Waals energy dominates the CO2–oil interaction energy and acts as the primary driving force for interphase mass transfer. Elevated temperature and pressure significantly promote the mass transfer process. CO2 exhibits superior mass transfer behaviors with nonpolar oil molecules compared to polar counterparts, and shorter-chain nonpolar molecules achieve better miscibility with CO2. Hydrocarbon gases can promote the mass transfer process between CO2 and C8H18, and impurity gases inhibit mass transfer. The mass transfer degree of CO2 and C8H18 increases with nanopore size and reaches higher levels in hydrophilic pores. These findings provide molecular-level insights into CO2–oil mass transfer behaviors, offering theoretical guidance for optimizing CO2-enhanced oil recovery and geological sequestration strategies.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics of FluidsMême sujetCO2 Sequestration and Geologic InteractionsTravaux en français237 207