WO2012091600A1 - Способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды - Google Patents
Способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды Download PDFInfo
- Publication number
- WO2012091600A1 WO2012091600A1 PCT/RU2010/000804 RU2010000804W WO2012091600A1 WO 2012091600 A1 WO2012091600 A1 WO 2012091600A1 RU 2010000804 W RU2010000804 W RU 2010000804W WO 2012091600 A1 WO2012091600 A1 WO 2012091600A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- thermal conductivity
- decomposition
- porous medium
- cells
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Ceased
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
- G01N25/18—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means by investigating thermal conductivity
Definitions
- the present invention relates to methods for determining the thermophysical properties of porous media filled with a liquid, gas or other mineral medium.
- the invention is applicable to a wide variety of such porous media, which, in particular, can include, composite materials, geological formations, bone tissue.
- Porous are materials in which their component medium (skeleton) is porous (the presence of pores, discontinuities). These pores may be empty, but most often they are filled with some fluid - water, oil, gas, etc.
- the regions filled with liquid can be pores, cracks in the layer, voids of a cavity, etc.
- the liquid can be, in particular, water, oil, etc. Natural gas, air, or any other gaseous substance can be considered as a gas.
- the mineral medium can be any solid formation of mineralogical composition in a stationary or loose state.
- An application of the method may be its implementation in the oil and gas industry, in particular, in determining the thermal conductivity of a porous oil-saturated geological environment, in the development of oil and gas fields (injection, producing wells).
- thermophysical properties of rocks such as heat conductivity, heat capacity and thermal diffusivity.
- the claimed method for determining the thermal conductivity of a saturated porous medium provides an extension of the range of application and increase the accuracy of determining the thermal conductivity of porous media by Compared with the known methods, it consists in determining the microstructure of the test sample and solving the heat conduction problem based on the decomposition of the computational domain with the subsequent composition.
- the claimed method for determining thermal conductivity includes the following steps:
- N N X * N y * N z
- N x , N y , N z is the number of volume cells along the axes x, y, z respectively
- FIG. 1 shows the microstructure of a parallelepiped-shaped sample
- FIG. 2 shows the decomposition of the computational domain
- FIG. 3 shows a decomposition cell
- FIG. 4 shows the boundary surfaces for the x directions
- FIG. Figure 5 shows a rock sample with a dimension of 240x240x240mm.
- the composition of the porous medium When implementing the inventive method, it is initially necessary to determine the composition of the porous medium and, accordingly, the values of the thermal conductivity coefficients of the identified components.
- the determination of the component composition can be implemented by applying known methods, for example, described in the book. Shvanov V.N. Petrography of sandy rocks (component composition, systematics and description of mineral species). - L .: Nedra, 1987, 269 p.
- the coefficient of thermal conductivity of the detected materials is determined from reference books, for example, from Clauser, C and E. Huenges, 1995, Thermal Conductivity of Rocks and Minerals, Rock Physics and Phase Relations.
- sample For the study, take a sample of a saturated porous medium in the form of a rectangular parallelepiped. The results of such a study are presented, as a rule, in the form of data on filling each unit of the computational domain (the sample of the medium under study is the computational domain) with one or another material. The unit of the calculation area is selected depending on the type of study.
- microstructure of the sample is determined by x-ray scanning of the sample.
- X-ray computed tomographs for obtaining microstructure data are described, for example, in
- each such volume cell is filled, i.e. corresponds to a specific material from the studied two- or multicomponent medium, for example, a skeleton or fluid. So in FIG. 1 white color corresponds to the skeleton of the porous medium, black - to the fluid located in the pores. Therefore, the values of the thermal conductivity coefficients of each volume cell are considered known.
- FIG. Figure 2 shows the decomposition of a single computational domain of length ⁇ , width 5y, and height ⁇ , during which N x * N y * N z volumetric cells of the computational domain are combined into n x * n y * n z decomposition cells with cell sizes equal to D ⁇ * D ⁇ * D z in the directions of the x, y, z axis, respectively, so that the number of cells decomposition in the corresponding directions satisfies the following inequalities: 2 ⁇ n c ⁇ N x , 2 ⁇ n y ⁇ N y , 2 ⁇ n z ⁇ N z .
- FIG. 2 shows the decomposition of a single computational domain of length ⁇ , width 5y, and height ⁇ , during which N x * N y * N z volumetric cells of the computational domain are combined into n x * n y * n z decomposition cells with cell sizes equal to D ⁇ * D ⁇ *
- Boundary conditions are set as follows (Fig. 4). For each of the directions x, y, z, the first cell surface perpendicular to it is considered to be B and the opposite - to B 2 . Take the temperature values on these surfaces equal to T ⁇ and T 2 , respectively. The remaining surfaces of the decomposition cell are considered thermally insulated. Thus, the boundary conditions are presented in the form:
- n is the normal to the boundary surface
- the mathematical model of the heat conduction problem for the computational domain is made taking into account The following important assumptions: the heat flux propagates only in the direction under consideration, i.e. we assume that the heat flux propagates along the coordinate axis (x, y, z) for which the current equation is drawn up; the main anisotropy axes coincide with the coordinate axes (i.e., the extent of the heterogeneity of the properties coincides with the coordinate axes x, y, z).
- the heat flux passing through the boundary of the decomposition cell in the x, y, z directions is determined through the integral of the area of the temperature derivative in the corresponding directions (axes) and is equal to:
- Syz is the surface area of the sample perpendicular to the x axis
- S xz is the surface area of the sample perpendicular to the y axis
- 5 ⁇ is the surface area of the sample perpendicular to the z axis.
- the subsequent operation of the method is to combine the decomposition cells into a single computational domain, assuming that each decomposition cell is homogeneous with a thermal conductivity equal to the value of the effective thermal conductivity in each such cell.
- Heat flow passing through the boundaries of the combined the computational domain in the directions x, y, z is: where S'yz is the surface area of the sample perpendicular to the x axis, S ' xz is the surface area of the sample perpendicular to the y axis, S'xy is the surface area of the sample perpendicular to the z axis.
- the proposed method was tested on samples of 240x240x240mm and applied to samples with a dimension of 1800x1800x1800 mm. So, for a test sample with a dimension of 240x240x240 mm, the thermal conductivity coefficient was determined using the proposed method.
- each decomposition cell For each decomposition cell, the values of the coefficients of effective thermal conductivity in the x, y, z directions were determined. Then, the decomposition cells were combined into a single computational domain, where each decomposition cell was presented as a homogeneous material with the effective thermal conductivity coefficients determined at the previous stage. Next, the effective thermal conductivity of the entire sample in the x, y, z directions was determined. The values for the various filling fluids are shown in Table 1.
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способам определения теплофизических свойств пористых сред, заполненных жидкостью, газом или иной минеральной средой, и может быть применимо, в частности, в нефтегазовой отрасли. При реализации способа первоначально определяют компонентный состав насыщенной пористой среды и коэффициенты теплопроводности компонентов. Посредством рентгеновского сканирования получают трхмерное изображение микроструктуры. Для принятых расчетных областей путем решения задачи теплопроводности, основанного на декомпозиции расчетной области с последующей композицией, определяют коэффициент теплопроводности среды.
Description
Способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды
Область техники
Настоящее изобретение относится к способам определения теплофизических свойств пористых сред, заполненных жидкостью, газом или иной минеральной средой.
Изобретение применимо для широкого разнообразия таких пористых сред, к которым, в частности, могут быть отнесены, композитные материалы, геологические формации, костные ткани.
«Пористыми» являются материалы, в которых составляющая их среда (скелет) является пористой (наличие пор, несплошностей). Эти поры могут быть пустыми, но чаще всего они заполнены некоторым флюидом - водой, нефтью, газом и т.п.
В частности, заполненными жидкостью областями могут быть поры, трещины в слое, пустоты каверны и пр. Жидкостью может являться, в частности, вода, нефть и др. В качестве газа может рассматриваться природный газ, воздух, или любое другое газообразное вещество. В качестве минеральной среды может быть любая твердая формация минералогического состава в неподвижном или сыпучем состоянии.
Вариантом применения способа может быть его реализация в нефтегазовой отрасли, в частности, при определении теплопроводности пористой нефтенасыщенной геологической среды, при разработке нефтяных и газовых месторождений (нагнетающие, добывающие скважины).
Предшествующий уровень техники
Промышленное применение тепловых способов повышения нефтеотдачи предполагает предварительное моделирование процессов тепломассобмена в резервуаре (нефтяной пласт) и скважинах, а также определение теплового режима скважинного оборудования. В связи с этим первостепенную важность приобретает правильный учет значений теплофизических свойств горных пород, таких как теплопрооводность, теплоемкость и температуропроводность.
Из уровня техники известны способы определения теплопроводности пористых пород, такие как способ, описанный в S.L. Lee, J. Н. Yang, Modelling of effective thermal conductivity for a nonhomogeneous anisotropic porous medium, Int.J .Heat Mass Transfer.VoL.41, issue 6-7 p. 931-937, pp.931-937, 1998; 2). H.-F. Zhang,a_ X.-S. Ge„ или способ, описанный в Н. Ye, Effective thermal conductivity of two-scale porous media, APPLIED PHYSICS LETTERS 89, 081908 (2006).
Однако указанные способы имеют ограниченную область применения, поскольку позволяют определять теплопроводность образцов малых размеров, а также характеризуются повышенной трудоемкостью и увеличенными временными затратами.
Краткое описание изобретения
Заявленный способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды обеспечивает расширение диапазона применения и повышение точности определения теплопроводности пористых сред по
сравнению с известными способами и заключается в определении микроструктуры исследуемого образца и решении задачи теплопроводности, основанном на декомпозиции расчетной области с последующей композицией.
Заявленный способ определения теплопроводности включает в себя следующие этапы:
- определяют состав насыщенной пористой среды и коэффициенты теплопроводности выявленных компонентов,
- осуществляют рентгеновское сканирование образца среды с получением трехмерного изображения, представляющего собой единую расчетную область и состоящего из N объёмных ячеек, при этом N =NX* Ny*Nz где Nx, Ny, Nz - количество объемных ячеек вдоль осей х, у, z соответственно,
- объединяют N объемных ячеек в п ячеек декомпозиции, при этом n = nx*ny*nz, где nXj ny, nz - количество ячеек декомпозиции вдоль осей х, у, z соответственно, причем 2<nx<Nx, 2<ny<Ny, 2<nz<Nz,
- для каждой ячейки декомпозиции в каждом направлении , у, z решают задачу теплопроводности и определяют эффективный коэффициент теплопроводности в каждом направлении,
- объединяют ячейки декомпозиции в единую расчетную область,
- решают задачу теплопроводности для единой расчетной области, составленной из ячеек декомпозиции, и определяют эффективный коэффициент теплопроводности для всей расчетной области по трем направлениям,
определяют коэффициент теплопроводности насыщенной пористой среды как среднеарифметическую величину коэффициентов теплопроводности по координатным осям.
Краткое описание чертежей
На Фиг. 1 представлена микроструктура образца, имеющего форму параллелепипеда;
На Фиг. 2 показана декомпозиция расчетной области;
На Фиг. 3 изображена ячейка декомпозиции;
На Фиг. 4 приведены граничные поверхности для направлений х,
У, z;
На Фиг. 5 представлен образец горной породы размерностью 240x240x240мм.
Подробное описание изобретения
При осуществлении заявленного способа первоначально необходимо определить состав пористой среды и, соответственно, значения коэффициентов теплопроводности выявленных компонентов. Определение компонентного состава может быть реализовано путем применения известных методик, например, описанных в кн. Шванов В. Н. Петрография песчаных пород (компонентный состав, систематика и описание минеральных видов). - Л.: Недра, 1987, 269 с. Коэффициент тепловодности обнаруженных материалов определяется из справочной литературы, например из Clauser, С and Е. Huenges, 1995, Thermal Conductivity of Rocks and Minerals, Rock Physics and Phase Relations.
Далее, необходимо получить данные о микроструктуре среды (образца). Для исследования берут образец насыщенной пористой среды, имеющий форму прямоугольного параллелепипеда Результаты такого исследования представляются, как правило, в виде данных о
заполнении каждой единицы расчетной области (образец исследуемой среды представляет из себя расчетную область) тем или иным материалом. Единица расчетной области выбирается в зависимости от типа исследования.
Микроструктуру обрарца определяют посредством рентгеновского сканирования образца. Рентгеновские компьютерные томографы для получения данных о микроструктуре описаны, например, в
http://www.ngi.no/no/Innholdsbokser/Referansjeprosjekter-LISTER- /Referanser/Rock-structure-visualisation-with-CT/А или Sasov,
Microtomography, Journal of Microscopy, Vol. 147 (2): 169-192, 1987.
В результате сканирования получают данные о микроструктуре образца высотой Н, длиной L и шириной В в виде объемной расчетной области, состоящей из Nx*Ny*Nz объёмных ячеек (вокселей), где Nx, Ny, Nz - количество объемных ячеек вдоль оси х, у, z, соответственно, и длиной ребра каждой такой объемной ячейки (вокселя), равной величине разрешения сканирования (Фиг.1 ). Считают, что при определении микроструктуры каждая такая объемная ячейка заполнена, т.е. соответствует определенному материалу из исследуемой двух- или многокомпонентной среды, например, скелету или флюиду. Так, на Фиг. 1 белый цвет соответствует скелету пористой среды, черный - флюиду, находящемуся в порах. Следовательно, считают известными значения коэффициентов теплопроводности каждой объемной ячейки.
На Фиг. 2 показана декомпозиция единой расчетной области длиной δχ, шириной 5у и высотой δζ, в процессе которой Nx*Ny*Nz объёмных ячеек расчетной области объединяют в nx*ny*nz ячеек декомпозиции с размерами ячейки, равными D^*D^* Dz в направлениях оси х, у, z, соответственно, таким образом, что количество ячеек
декомпозиции по соответствующим направлениям удовлетворяет следующим неравенствам: 2<nc<Nx, 2<ny<Ny, 2<nz<Nz. На Фиг. 2
Для каждой из этих ячеек декомпозиции -ijk- в каждом направлении х, у, z решается задача теплопроводности с учетом установленных допущений (Фиг. 3), математическая модель которой состоит из уравнения теплопроводности (1) и граничных условий (2):
div{f grad7 0, (1) где Г - коэффициент теплопроводности, который принимается в соответствие с результатом рентгеновского сканирования для каждого вокселя, а - номер вокселя в ячейке декомпозиции (так, например, при двухкомпонентной среде принимаем, что а=1 соответствует скелету, а=0 соответствует заполняющему поры материалу), Т - температура, div, grad - математические операторы,
Граничные условия устанавливаются следующим образом (Фиг. 4). По каждому из направлений х, у, z первая по рассматриваемой оси перпендикулярная ей поверхность ячейки считается В а противоположная - В2. Принимают значения температур на указанных поверхностях равными Т} и Т2, соответственно. Остальные поверхности ячейки декомпозиции считаются теплоизолированными. Таким образом, граничные условия представлены в виде:
На границе т = г, , (2)
На границе В2: т = т2 ,
На всех остальных границах: ( grad ,п)=0,
где п - нормаль к граничной поверхности.
Вместе с тем, следует отметить, что математическая модель задачи теплопроводности для расчетной области составляется с учетом
следующих важных допущений: тепловой поток распространяется только в рассматриваемом направлении, т.е. принимаем, что тепловой поток распространяется вдоль координатной оси (х, у, z) для которой составляется текущее уравнение; главные оси анизотропии совпадают с координатными осями (т.е. протяженность неодинаковости свойств совпадает с координатными осями х, у, z).
Решением математической модели, состоящей из уравнений теплопроводности (1) и граничных условий (2) при принятых допущениях, являются поля температур, по которым рассчитываются поля нормальных производных температуры по граничным поверхностям ячейки декомпозиции.
Тепловой поток, проходящий через границу ячейки декомпозиции в направлениях х, у, z определяется через интеграл площади от производной температуры по соответствующим направлениям (осям) и равен:
где Syz - площадь поверхности образца, перпендикулярной оси х, Sxz— площадь поверхности образца, перпендикулярной оси у, 5^ - площадь поверхности образца, перпендикулярной оси z.
В случае макроскопического описания пористой среды распространение тепла описывается законом Фурье, в котором тензор теплопроводности заменен на тензор эффективной теплопроводности.
Для каждой ячейки декомпозиции распространение тепла, описываемого законом Фурье, имеет вид:
"* (T2 - T,)D^Dz j ijk Q Vy
l y o4 (T2 - T, )D Dz
где 1х к эф , 1у К э , Ιζ Κ 3φ - эффективные коэффициенты теплопроводности в направлениях х, у, z, соответственно.
Последующей операцией способа является объединение ячеек декомпозиции в единую расчетную область, считая, что каждая ячейка декомпозиции является однородной с коэффициентом теплопроводности, равным значению эффективного коэффициента теплопроводности в каждой такой ячейке.
Далее, уже для объединенной расчетной области, составленной из ячеек декомпозиции, решается задача теплопроводности, математическая модель которой состоит из уравнения теплопроводности для объединенной расчетной области и имеет вид:
div([l^Jk]gradT)=0,
и граничных условий, представляющих собой заданные значения температур Tj и Т2 на, соответственно, первой перпендикулярной рассматриваемой оси поверхности (х, у, z) и противоположной ей поверхности, при этом остальные поверхности считаются теплоизолированными.
Предположения о том, что тепловой поток распространяется только по рассматриваемому направлению (ось х, у, z), и главные оси анизотропии совпадают с координатными осями сохраняют свою силу.
Тепловой поток, проходящий через границы объединенной
расчетной области в направлениях х, у, z составляет:
где S'yz - площадь поверхности образца, перпендикулярной оси х, S'xz - площадь поверхности образца, перпендикулярной оси у, S'xy - площадь поверхности образца, перпендикулярной оси z.
При решении задачи теплопроводности совместно с граничными условиями при указанных допущениях, определяется эффективный коэффициент теплопроводности для всей расчетной области по трем направлениям х, у, z :
Qx dx
(Т2 - Т, )dydz
Qy dy
(Т2 - Т, )dxdz
Q2 dz
Ζ3φ Ί2 - Ίx )dxdy ,
где δχ, ду, δζ - размеры образца.
Коэффициент теплопроводности среды равен среднеарифметической величине полученных значений коэффициентов теплоп оводности по каждой координатной оси, а именно: 1= 1 /3 *(1х эф +
Предложенный способ был протестирован на образцах 240x240x240мм и применен для образцов размерностью 1800x1800x1800 мм.
Так, для тестового образца размерностью 240x240x240 мм был определен коэффициент теплопроводности с помощью предложенного метода.
Число ячеек декомпозиции п=4 по каждой координатной оси, общее число ячеек декомпозиции равно 4x4x4=64.
Для каждой ячейки декомпозиции были определены значения коэффициентов эффективной теплопроводности в направлениях х, у, z. Затем ячейки декомпозиции были объединены в единую расчетную область, где каждая ячейка декомпозиции была представлена как однородный материал с эффективными коэффициентами теплопроводности, определенными на предыдущем этапе. Далее был определен эффективный коэффициент теплопроводности всего образца в направлениях х, у, z. Значения, для различных заполняющих флюидов приведены в Таблице 1.
Сравнение результатов определения коэффициента теплопроводности с точным решением показало, что погрешность определения по направления х, у, z для рассматриваемого образца не превышает 0,56% (Таблица 1).
Таблица 1
Направление х
Отношение теплопроводности
насыщающего флюида к
0,01 0,1 0,247 0,5 0,75 0,99 1 теплопроводности горной
породы, λ{/λ
Предложенный метод, λχ efAs 0,555 0,650 0,747 0,856 0,936 0,998 1
Точное решение, λχ ef As 0,556 0,649 0,747 0,857 0,936 0,998 1
Погрешность,% 0,135 0,081 0,043 0,006 0,001 0,008 0
Направление у
Отношение теплопроводности
насыщающего флюида к
0,01 0,1 0,247 0,5 0,75 0,99 1 теплопроводности горной
породы, λΑϋ
Предложенный метод, λν efAs 0,549 0,649 0,747 0,857 0,936 0,998 1
Точное решение, λν efAs 0,553 0,649 0,747 0,857 0,936 0,998 1
Погрешность,% 0,559 0,094 0,018 0,008 0,004 0,008 0
Направление z
Отношение теплопроводности
насыщающего флюида к
0,01 0,1 0,247 0,5 0,75 0,99 1 теплопроводности горной
ПОРОДЫ, f/ s
Предложенный метод, λζ efAs 0,607 0,684 0,765 0,863 0,937 0,998 1
Точное решение, λζ ен/Х$ 0,608 0,684 0,766 0,863 0,937 0,998 1
Погрешность,% 0,171 0,074 0,052 0,023 0,007 0,009 0
Результаты определения коэффициента теплопроводности для образца 1800x1800x1800 мм с помощью предложенного метода представлены в Таблице 2.
Таблица 2
Отношение теплопроводности насыщающего флюида
к теплопроводности горной породы, λ/ks
0,01 0,247
ff, (ΒΤ/Μ·Κ)
Направление х 0,562 0,750
Направление у 0,548 0,747
Направление z 0,601 0,764
Claims
1. Способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды, включающий следующие этапы:
- определяют состав насыщенной пористой среды и коэффициенты теплопроводности выявленных компонентов,
- осуществляют рентгеновское сканирование образца насыщенной пористой среды с получением его трехмерного изображения, представляющего собой единую расчетную область и состоящего из N объёмных ячеек, при этом N =NX* Ny*Nz где Nx, Ny, Nz - количество объемных ячеек вдоль осей х, у, z соответственно,
- объединяют N объемных ячеек в п ячеек декомпозиции, при этом n = nx*ny*nz, где nx, nz - количество ячеек декомпозиции вдоль осей х, у, z соответственно, причем 2<nx<Nx, 2<ny<Ny, 2<nz<Nz,
- для каждой ячейки декомпозиции в каждом направлении х, у, z решают задачу теплопроводности и определяют эффективный коэффициент теплопроводности в каждом направлении,
- объединяют ячейки декомпозиции в единую расчетную область,
- решают задачу теплопроводности для единой расчетной области, составленной из ячеек декомпозиции, и определяют эффективный коэффициент теплопроводности для всей расчетной области по трем направлениям,
определяют коэффициент теплопроводности насыщенной пористой среды как среднеарифметическую величину коэффициентов теплопроводности по координатным осям.
2. Способ по п.1 , отлчающийся тем, что насыщенной пористой средой является горная порода.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2010/000804 WO2012091600A1 (ru) | 2010-12-30 | 2010-12-30 | Способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды |
| US13/977,636 US9494537B2 (en) | 2010-12-30 | 2010-12-30 | Method for determining the thermal conductivity of an impregnated porous medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2010/000804 WO2012091600A1 (ru) | 2010-12-30 | 2010-12-30 | Способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2012091600A1 true WO2012091600A1 (ru) | 2012-07-05 |
Family
ID=46383358
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2010/000804 Ceased WO2012091600A1 (ru) | 2010-12-30 | 2010-12-30 | Способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9494537B2 (ru) |
| WO (1) | WO2012091600A1 (ru) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2492456C1 (ru) * | 2012-04-13 | 2013-09-10 | Шлюмберже Текнолоджи Б.В. | Способ определения характеристик порового пространства и теплопроводности матрицы пористых материалов |
| CN110361416B (zh) * | 2019-05-31 | 2022-02-18 | 惠州学院 | 一种吸湿性纤维织物材料的吸湿状态导热系数的测量方法 |
| CN118225814A (zh) * | 2024-03-29 | 2024-06-21 | 中国地质大学（武汉） | 一种岩心有效导热系数跨尺度预测方法、设备及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU537288A1 (ru) * | 1975-04-08 | 1976-11-30 | Предприятие П/Я А-1857 | Способ определени теплопроводности твердых тел |
| DE3204028A1 (de) * | 1982-02-05 | 1983-08-11 | Philips Patentverwaltung Gmbh, 2000 Hamburg | Geraet zum messen der waermeleitfaehigkeit |
| SU1224695A1 (ru) * | 1984-06-29 | 1986-04-15 | Научно-Исследовательский Институт Строительной Физики Госстроя Ссср | Способ определени теплопроводности неметаллических влажных капилл рно-пористых материалов |
| RU2190209C1 (ru) * | 2001-07-10 | 2002-09-27 | Гуров Петр Николаевич | Устройство для измерения теплопроводности и объемной теплоемкости пластов в скважине |
| RU2277235C1 (ru) * | 2005-02-14 | 2006-05-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уфимский государственный авиационный технический университет | Способ определения коэффициента теплопроводности твердых тел |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2417368C2 (ru) * | 2008-09-30 | 2011-04-27 | Шлюмберже Текнолоджи Б.В. | Способ бесконтактного определения теплофизических свойств твердых тел |
| WO2011081551A1 (en) * | 2009-12-31 | 2011-07-07 | Schlumberger Canada Limited | Method for core thermal conductivity determination |
| RU2492456C1 (ru) * | 2012-04-13 | 2013-09-10 | Шлюмберже Текнолоджи Б.В. | Способ определения характеристик порового пространства и теплопроводности матрицы пористых материалов |
| WO2014003597A1 (en) * | 2012-06-26 | 2014-01-03 | Schlumberger, Holding Limited | A method for determining pore volume characteristics and porous materials' matrix thermal conductivity |
| RU2535657C1 (ru) * | 2013-08-23 | 2014-12-20 | Шлюмберже Текнолоджи Б.В. | Способ и устройство для определения теплопроводности и температуропроводности неоднородного материала |
-
2010
- 2010-12-30 US US13/977,636 patent/US9494537B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2010-12-30 WO PCT/RU2010/000804 patent/WO2012091600A1/ru not_active Ceased
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU537288A1 (ru) * | 1975-04-08 | 1976-11-30 | Предприятие П/Я А-1857 | Способ определени теплопроводности твердых тел |
| DE3204028A1 (de) * | 1982-02-05 | 1983-08-11 | Philips Patentverwaltung Gmbh, 2000 Hamburg | Geraet zum messen der waermeleitfaehigkeit |
| SU1224695A1 (ru) * | 1984-06-29 | 1986-04-15 | Научно-Исследовательский Институт Строительной Физики Госстроя Ссср | Способ определени теплопроводности неметаллических влажных капилл рно-пористых материалов |
| RU2190209C1 (ru) * | 2001-07-10 | 2002-09-27 | Гуров Петр Николаевич | Устройство для измерения теплопроводности и объемной теплоемкости пластов в скважине |
| RU2277235C1 (ru) * | 2005-02-14 | 2006-05-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уфимский государственный авиационный технический университет | Способ определения коэффициента теплопроводности твердых тел |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US9494537B2 (en) | 2016-11-15 |
| US20140056326A1 (en) | 2014-02-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Analysis of the effect of particle size on permeability in hydrate-bearing porous media using pore network models combined with CT | |
| Sakhaee-Pour et al. | Pore structure of shale | |
| Wei et al. | CO2 flooding properties of Liujiagou sandstone: influence of sub‐core scale structure heterogeneity | |
| Kalam | Digital rock physics for fast and accurate special core analysis in carbonates | |
| US20140019053A1 (en) | Method For Evaluating Relative Permeability For Fractional Multi-Phase, Multi-Component Fluid Flow Through Porous Media | |
| Wang et al. | Analysis of the influence of wettability on permeability in hydrate-bearing porous media using pore network models combined with computed tomography | |
| Sorbie et al. | Can network modeling predict two-phase flow functions? | |
| US20160369601A1 (en) | Method for estimating petrophysical properties of a hydrocarbon reservoir | |
| WO2013009512A2 (en) | Method for simulating fractional multi-phase/multi-component flow through porous media | |
| Othman et al. | The effect of fines migration during CO2 injection using pore-scale characterization | |
| Marcondes et al. | A 3D hybrid element-based finite-volume method for heterogeneous and anisotropic compositional reservoir simulation | |
| Rathnaweera et al. | Influence of CO2–brine co-injection on CO2 storage capacity enhancement in deep saline aquifers: an experimental study on Hawkesbury sandstone formation | |
| Long et al. | Multi-scale imaging and modeling workflow to capture and characterize microporosity in sandstone | |
| Jilesen et al. | Three-dimensional midpoint displacement algorithm for the generation of fractal porous media | |
| Liu et al. | Investigation of water and CO2 flooding using pore-scale reconstructed model based on micro-CT images of Berea sandstone core | |
| Yang et al. | Characterization of the microstructure of the cement-rock interface using environmental scanning electron microscopy and micro-computed tomography scan | |
| Xie et al. | Relative permeabilities of supercritical CO2 and brine in carbon sequestration by a two-phase lattice Boltzmann method | |
| Li et al. | Multi-scale rock characterization and modeling for surfactant EOR in the Bakken | |
| WO2012091600A1 (ru) | Способ определения теплопроводности насыщенной пористой среды | |
| Kløv et al. | Pore-to-field scale modeling of WAG | |
| Korost et al. | Computation of reservoir properties based on 3D-structure of porous media | |
| Peng et al. | Pore-scale analysis and modeling of heterogeneous wettability in immiscible two-phase flow inside natural porous media | |
| Krause et al. | Recent progress in predicting permeability distributions for history matching core flooding experiments | |
| Shapoval et al. | Pore-scale evaluation of physicochemical interactions by engineered water injections | |
| Kogure et al. | Effect of sub-core scale heterogeneity on relative permeability curves of porous sandstone in a water-supercritical CO2 system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 10861382 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 13977636 Country of ref document: US |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 10861382 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |