[論文レビュー] Generalized network modelling: capillary-dominated two-phase flow - model description

Ali Q. Raeini, Branko Bijeljic+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 10, 2017

Enhanced Oil Recovery Techniques被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、3次元画像上の直接シミュレーションを用いて、入口圧力、流体体積、流れの伝導度を正確に計算するため、孔を半喉頭およびコーナーに階層的離散化する一般化されたネットワークモデルを、毛細管支配の多相流に応用した。このモデルは相対透過率および毛管圧力を正確に予測でき、有限体積法シミュレーションおよび実験データと照合された。

ABSTRACT

We present a generalized network model for simulating capillary-dominated two-phase flow through porous media at the pore scale. Three-dimensional images of the pore space are discretized using a generalized network -- described in a companion paper (this https URL) -- that comprises pores that are divided into smaller elements called half-throats and subsequently into corners. Half-throats define the connectivity of the network at the coarsest level, connecting each pore to half-throats of its neighboring pores from their narrower ends, while corners define the connectivity of pore crevices. The corners are discretized at different levels for accurate calculation of entry pressures, fluid volumes and flow conductivities that are obtained using direct simulation of flow on the underlying image. This paper discusses the two-phase flow model that is used to compute the averaged flow properties of the generalized network, including relative permeability and capillary pressure. We validate the model using direct finite-volume two-phase flow simulations on synthetic geometries, and then present a comparison of the model predictions with a conventional pore-network model and experimental measurements of relative permeability in the literature.

研究の動機と目的

• 毛細管支配の多相流をマイクロスケールで高精度に捉える一般化されたネットワークモデルの開発。
• 孔空間の階層的離散化により、入口圧力、流体体積、流れの伝導度を正確に計算することの実現。
• 合成幾何形状上の直接有限体積法シミュレーションおよび実験測定値と照合されたモデルの検証。
• 本モデルの予測値を従来の孔ネットワークモデルと比較し、相対透過率に関する公表済み実験データと照合すること。

提案手法

• 3次元画像からの孔空間を、複数の解像度レベルで、孔、半喉頭、コーナーからなる一般化されたネットワークに離散化する。
• 半喉頭は、孔の細い端を接続することで粗大スケールの接続性を定義する。一方、コーナーは孔のすきまの接続性を表す。
• 流れの伝導度、流体体積、入口圧力は、最も細かい離散化レベルにおける元の画像上での直接シミュレーションにより計算される。
• 相対透過率や毛管圧力などの平均化された2相流特性は、一般化されたネットワークモデルから導出される。
• 計算効率とマイクロスケール流れ予測の精度の両立を図るため、多段階離散化戦略が採用される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般化されたネットワークモデルは、毛細管支配の多相流において、相対透過率をどの程度正確に予測できるか？
• RQ2 孔を半喉頭およびコーナーに階層的離散化することで、流れ特性の予測精度はどの程度向上するか？
• RQ3 本モデルの予測値は、従来の孔ネットワークモデルと比較してどのように異なるか？
• RQ4 本モデルは、文献に掲載された実験的相対透過率データを再現できるか？

主な発見

• 一般化されたネットワークモデルは、階層的離散化により複雑なマイクロスケール流れ挙動を捉えることで、相対透過率を高精度に予測できる。
• モデルが予測する毛管圧力および流れの伝導度は、合成孔幾何形状上での直接有限体積法シミュレーションと整合的である。
• 毛細管支配下の2相流をシミュレートするにあたり、従来の孔ネットワークモデルに比べ、本モデルはより高い精度を示す。
• 本モデルの予測値は、文献に掲載された相対透過率の実験測定値と良好に一致する。