考虑热流固耦合作用的多孔介质孔隙尺度两相流动模拟

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为了研究深层油气资源在岩石多孔介质内的运移过程,使用一种基于Darcy-Brinkman-Biot的流固耦合数值方法,结合传热模型,完成了Duhamel-Neumann热弹性应力的计算,实现了在孔隙模拟多孔介质内的考虑热流固耦合作用的两相流动过程.模型通过求解Navier-Stokes方程完成对孔隙空间内多相流体的计算,通过求解Darcy方程完成流体在岩石固体颗粒内的计算,二者通过以动能方式耦合的形式,计算出岩石固体颗粒质点的位移,从而实现了流固耦合计算.在此基础上,加入传热模型考虑温度场对两相渗流过程的
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致密油藏采用注水吞吐补充地层能量取得了一定效果.但多轮次注水吞吐后,地层压力和产量降低快.本文考虑了致密油藏复杂的裂缝形态,根据艾尔文理论及弹性力学剖析I型裂缝尖端附近的应力场分布,基于渗流力学、裂缝性致密油藏特征及动态裂缝渗流规律,建立了多裂缝交叉裂缝扩展渗流模型,结合注水诱导裂缝扩展机理及断裂力学能量守恒原理,得到裂缝扩展长度.依据致密油藏逆向渗吸原理,提出将注水吞吐转为不稳定脉冲注水.对比分析注水吞吐、脉冲注水2种能量补充发方式,预测10年累计采油、压力及剩余油分布.结果表明,裂缝净内压随着注水量的
离子液体是一类可调控、多功能的绿色环保材料,具有良好的电磁场响应,有望应用于调控水驱油路径.在分析离子液体在毛细管中电磁场响应机理的基础上,建立了电磁场-渗流场耦合作用下离子液体多孔介质流动模型.通过理论推导与数值分析发现:电磁场-渗流场耦合作用下毛细管流量大小主要由离子液体电导率与黏度的比值(内因)、电磁场强度与压力梯度(外因)两方面决定;电磁场产生的洛伦兹力对离子液体施加一个电磁驱动压强,形成一个类似压力梯度的电磁驱动等效压力梯度,从而改变离子液体的流量,当电磁场强度为2.0×104 V/m·T时,电
储层含气量的准确评估是目前制约非常规天然气高效开发的重要因素,直接法采用损失气估算模型结合解吸曲线估算储层含气量,但现有损失气估算模型均基于煤层气的常压边界条件和球形颗粒假设,如美国矿业局提出的USBM方法,为埋藏深、柱状岩心的页岩气藏含气量的估算带来较大误差.本文基于扩散理论,采用时变压力边界条件和柱坐标系求解一维扩散方程获得解析解,从而提出了新的损失气估算模型,即变边界分段模型,该模型能够反演出提钻和解吸两个阶段气体逸散的不同特征.结果表明:在提钻阶段,环境压力不断降低,岩心内外压差增大,气体逸散速率
对页岩油气藏中复杂流体的相平衡计算需要建立考虑毛细作用效应的先进的数值模型,并设计出快速可靠的算法以应对实际工况中储层流体包含多达数十种组分的复杂情况.本文将基于适合页岩油气藏常见组分的真实流体状态方程,即Peng-Robinson状态方程构建具有热力学一致性的VT型孔观相平衡计算体系.通过引入描述毛细压力做功的数学模型实现对页岩流体热力学性质更准确的刻画.结合扩散界面模型建立动力学演化格式,采用成熟的凸分裂方法求解摩尔数和体积分数的演变,从而描述相平衡的动态过程.在此基础上,本文开发了一套具有自适应性的
受地应力及压裂工艺影响,大斜度井水力压裂缝网展布复杂,缝网中存在不同倾斜方向、不同展布形态及不同贯穿程度的压裂缝.本文通过将裂缝面离散为若干矩形微元实现裂缝形态有效表征,将渗流过程划分为基质向裂缝流动及裂缝向井筒流动两阶段,采用有限差分方法构建离散裂缝面内不稳定渗流数值解,结合封闭边界面源函数及叠加原理构建基质内不稳定渗流解析解,耦合裂缝内流动数值解与基质内流动解析解,求解了三维压裂缝网不稳定压力.基于积分中值定理提出了点源、特殊线源代替面源求解基质内渗流的求解方法,分析了该方法的可行性及适用条件,在保证
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具有大位移、大变形的薄板在接触碰撞等工况下,其局部应变会产生剧烈变化.为了保证对其进行动力学分析的精度和计算效率,本文整合计算机辅助设计(CAD)与计算机辅助工程(CAE)系统,提出了一种基于T样条曲面的变网格柔性系统等几何分析方法.首先,建立基于T样条曲面单元的基尔霍夫薄板运动学模型,并根据非线性格林-拉格朗日应变建立由T样条曲面单元离散的薄板弹性模型.其次,通过在T网格中的局部区域插入节点的方式,达到T样条曲面网格局部更新的目的.利用T样条混合函数细化算法得到计算新广义变量的转换矩阵,并结合广义α法创
页岩储层孔隙结构复杂,气体赋存方式多样.有机质孔隙形状对受限空间气体吸附和流动规律的影响尚不明确,导致难以准确认识页岩气藏气体渗流机理.为解决该问题,本文首先采用巨正则蒙特卡洛方法模拟气体在不同形状有机质孔隙(圆形孔隙、狭长孔隙、三角形孔隙、方形孔隙)内吸附过程,发现不同形状孔隙内吸附规律符合朗格缪尔单层吸附规律,分析了绝对吸附量、过剩吸附浓量、气体吸附参数随孔隙尺寸、压力的变化,研究了孔隙形状对气体吸附的影响.在明确不同形状有机质孔隙内气体热力学吸附规律基础上,建立不同形状有机质孔隙内吸附气表面扩散数学
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激波风洞地面试验对高超声速飞行器高焓气动特性研究至关重要,而高精度气动力测量是其中的关键技术.在脉冲型激波风洞中进行测力试验时,风洞起动时流场瞬间建立,对测力系统会产生较大的冲击.测力系统在瞬时冲击作用下受到激励,系统的惯性振动信号在短时间内无法快速衰减,天平的输出信号中会包含惯性振动干扰量,导致脉冲型风洞测力试验精准度的进一步提高遇到瓶颈.为了解决短试验时间内激波风洞快速准确测力问题,发展高精度的动态校准技术是提升受惯性干扰天平性能的关键方法.因此,本文采用循环神经网络对天平动态校准数据进行训练和智能处