清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

A Local-Effective-Viscosity Multirelaxation-Time Lattice Boltzmann Pore-Network Coupling Model for Gas Transport in Complex Nanoporous Media

纳米孔 格子Boltzmann方法 努森数 材料科学 表面光洁度 表面粗糙度 机械 物理 纳米技术 复合材料
作者
Wenhui Song,Ying Yin,Christopher C. Landry,Maša Prodanović,Zhiguo Qu,Jun Yao
出处
期刊:Spe Journal [Society of Petroleum Engineers]
卷期号:26 (01): 461-481 被引量:12
标识
DOI:10.2118/203841-pa
摘要

Summary Gas transport in nanoporous media is controlled by both the nanoscale mechanisms and complex pore structure, details of which can accurately capture the detailed gas-transport behavior. However, direct-simulation methods in large digitized samples are not feasible because of high memory and computational-time demands. Furthermore, our previous work (Landry et al. 2016) shows that when resolution of the digitized sample is not ample, the sample has to be further magnified up to five times along each linear dimension to achieve the desired accuracy. Here we propose a local-effective-viscosity multirelaxation-time lattice Boltzmann pore-network coupling model (LEV-LBM-PNM) to tackle these problems. We ran a large number of LEV-LBM simulations in high-resolution geometries with simple cross sections that had surface roughness added to them in a controlled manner. Such carefully selected geometries were run at a large number of pressure conditions to establish gas-flux correlations that depend on shape, Knudsen number, and surface roughness and can be directly used in PNM to account for all of those properties. The semianalytical gas-transport models for a single pore with various cross-sectional shapes and surface roughness were established using the LEV-LBM simulation results. The established semianalytical gas-transport model is then implemented into a 3D pore-network model to investigate the gas-transport behavior at various conditions. In an example application, the pore-network model was extracted from a Marcellus Shale focused-ion-beam scanning-electron-microscopy (FIB-SEM) image using the maximum inscribed sphere method. We found that the proposed LEV-LBM-PNM accurately predicts gas apparent permeability by accounting for gas slip in irregular pore shape and surface roughness.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
秦秦应助jjy采纳,获得10
38秒前
Alisha完成签到,获得积分10
54秒前
jjy完成签到,获得积分10
55秒前
整齐半青完成签到 ,获得积分10
56秒前
1分钟前
1分钟前
典雅思真完成签到,获得积分10
1分钟前
benlaron完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
蓝色的鱼发布了新的文献求助10
2分钟前
明亮豆芽完成签到 ,获得积分10
2分钟前
自律发布了新的文献求助10
2分钟前
房天川完成签到 ,获得积分10
2分钟前
自律完成签到,获得积分10
2分钟前
追寻的问玉完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
DR_MING发布了新的文献求助10
2分钟前
woxinyouyou完成签到,获得积分10
3分钟前
笑对人生完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
吴必胜完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
可爱沛蓝完成签到 ,获得积分10
3分钟前
无悔完成签到 ,获得积分0
3分钟前
3分钟前
小花排草发布了新的文献求助10
3分钟前
shuwen完成签到 ,获得积分10
4分钟前
白华苍松发布了新的文献求助20
4分钟前
乐乐应助白华苍松采纳,获得10
4分钟前
盛事不朽完成签到 ,获得积分0
4分钟前
dydydyd完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
千里草完成签到,获得积分10
5分钟前
Autumn发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
Warden完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
Warden发布了新的文献求助10
5分钟前
脑洞疼应助Autumn采纳,获得10
5分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
晋绥日报合订本24册(影印本1986年)【1940年9月–1949年5月】 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6034452
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7741623
关于积分的说明 16205923
捐赠科研通 5180853
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2772736
邀请新用户注册赠送积分活动 1755895
关于科研通互助平台的介绍 1640714