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Enregistrement W4417010865 · doi:10.1088/1402-4896/ae2844

Investigation of oil/water two-phase flow in carbonate rocks using a multi-relaxation-time lattice Boltzmann phase-field method

2025· article· W4417010865 sur OpenAlexaff
Jing Li, Chengqiang Yang, Tongwen Jiang, Peng Wang, Huiyuan Li, Yanchao Xu, Qinghong Wang

Notice bibliographique

RevuePhysica Scripta · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLattice Boltzmann methodsBreakupSurface tensionWettingCapillary actionCapillary numberViscosityLattice (music)Flow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbonate reservoirs exhibit complex oil-water two-phase flow behavior owing to their multimodal pore-throat structures, strong heterogeneity, and variable wettability. Traditional Darcy-based models struggle to capture key pore-scale phenomena such as interfacial dynamics and topological evolution, hindering the accurate prediction of displacement processes. In this study, Well A of the Fuman Oilfield in the Tarim Basin was selected as the research target. A high-resolution pore-scale simulation framework was developed by coupling the multi-relaxation-time lattice Boltzmann method (MRT-LBM) with a phase-field model and digital core reconstruction. The effects of interfacial tension, wettability, oil-water viscosity ratio, and capillary number on the displacement efficiency and oil-phase topology evolution were systematically investigated. The results show that interfacial tension strongly regulates droplet breakup and migration. At σ = 0.005 N m −1 , the connected oil volume decreases by 55.4% and isolated droplets increase by 220%, accompanied by a marked increase in the Euler characteristic number, indicating rapid connectivity loss. At σ = 0.01 N m −1 , the breakup and mobility are balanced (72%), with the largest decrease in the isolated-droplet Euler characteristic number, reflecting the highest mobilization capacity. At σ = 0.02 N m −1 , capillary trapping dominates (68%). Wettability governs droplet adhesion and detachment: hydrophilic ( θ = 60°) rapidly forms a water film that cuts the oil phase, increasing the Euler characteristic number significantly (75% recovery), whereas neutral and oil-wet conditions preserve connectivity but retain more residual oil (65% and 55%, respectively). A low viscosity ratio (M = 2) stabilizes the front and enhances the breakup, yielding a large Euler characteristic number growth (72%), whereas a high ratio (M = 10) shows minimal topological change and only 64% recovery. Increasing the capillary number promotes droplet detachment and migration, with high Capillary number (Ca) producing the lowest isolated oil volume peak and largest Euler characteristic number drop, achieving 72% recovery.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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