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COMSOL數字巖心的案例

數字巖心comsol滲流分析
image_process=/format,webp/resize,w_219" alt="基于comsol的鋰電池疊片電化學耦合熱分析的圖1" width="219"></span></p><p><br></p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;數字巖心是近年興起的巖心分析的有效方法,在砂巖、碳酸鹽巖、頁巖等巖心分析領域應用廣泛,獲得了極大的成功。基本原理是基于二維<a href="https://baike.baidu.com/item/%E6%89%AB%E6%8F%8F%E7%94%B5%E9%95%9C" rel="noopener noreferrer" target="_blank">掃描電鏡</a>圖像或三維<a href="https://baike.baidu.com/item/CT" rel="noopener noreferrer" target="_blank">CT</a> 掃描圖像,運用計算機圖像處理技術,通過一定的算法完成數字巖心重構。</p><p><br></p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;以下巖心采用三維CT掃描,Mimics處理幾何獲得網格文件,導入comsol進行滲透分析。
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數字巖心三維重建及滲流仿真 ¥3000
一直以來數值模擬就是研究巖石滲流性質的重要方法,通過模擬巖石中流體的運動和分布狀態,來確定各種流體在巖石中的絕對滲透率和相對滲透率,研究微觀尺度的滲流機理,為儲層評價提供依據.利用數值模擬方法可以減少實驗室滲流實驗,省時省力且直觀準確.目前,滲流數值模擬的方法眾多,從宏觀和微觀兩個尺度都可以,宏觀尺度的模擬主要是求解一系列微分方程來來確定巖石中流體的流速場;而微觀尺度的模擬主要有兩種思路,一種是以整體數字巖心為基礎,考慮邊界條件,采用有限元,格子玻爾茲曼等方法來確定巖石滲流性質,另一種是先建立孔隙網絡模型,采用孔隙級流動模擬理論和方法進行流動模擬并獲得巖石的滲流參數. 孔隙級的滲流數值模擬是研究巖心滲流的重要方法,隨著近年來 CT掃描等微觀成像和數字巖心的發展,滲流模擬研究能更好的貼近真實微觀結構,而孔隙網絡模型長久以來就是研究孔隙級滲流的基礎。 本篇文檔通過掃描電鏡SEM方法獲取了高精度的二維圖片,基于FIB連續切片掃描數據,采用MIMICS三重構軟件對數字巖心進行了重構,反應了真實的數字巖心的形貌,并獲得了局部聯通的孔隙網絡模型。采用COMSOL軟件進行了微觀滲流的模擬。 三維重建模型如圖所示: 滲流流線分析結果如圖所示:
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三維數字巖心重建及滲流仿真
本文展示了三維數字巖心重建后的孔隙網絡模型及滲流仿真結果,如圖所示: 孔隙網絡模型 有限元網格模型 滲流速度場 感興趣的朋友歡迎交流合作
采用avizo實現三維數字巖心構建、流動模擬和應力加載模擬 ¥500
教程內容實現以下模塊: (1)圖像分割,構建三維數字巖心 (2)孔隙吼道分析,構建孔隙網絡模型 (3)單向流動模擬和fluent多相流動模擬 (4)力學加載變形模擬分析 附帶安裝包(2019)
COMSOL數字巖心圖1
第二屆國際多孔介質協會中國年會暨第四屆數字巖心分析技術國際研討會會議總結
為更深入地研究多孔介質,在不同行業中充分發揮數字巖心技術優勢,7月9日-11日,“第二屆國際多孔介質協會中國年會暨第四屆數字巖心分析技術國際研討會”在位于山東青島的中國石油大學(華東)舉行。來自中國、美國、德國、英國、澳大利亞、加拿大、沙特7個國家的高校、科研院所及企業的百余名研究人員參加會議。 大會共舉行27場專題報告,與會人員就孔隙級流動模擬、數字巖心分析技術、多尺度和多物理場問題求解等領域進行了廣泛交流與深入探討,展示了多孔介質相關領域前沿技術和發展方向。本屆年會與研討會由中國石油大學(華東)、國際多孔介質協會中國分會、中國力學學會滲流力學專業組、中國石油學會青年工作委員會、青島市科學技術協會聯合主辦,中國石油大學(華東)油氣滲流研究中心承辦。 會議開幕式由組委會副主任楊永飛副教授主持,中國石油大學(華東)副校長姚軍、國際多孔介質協會(InterPore)前主席Oleg Iliev出席并致開幕詞。姚軍對與會人員的到來表示歡迎,期待會上展示多孔介質滲流最新研究成果,希望會議的召開對我校學科建設和人才培養起到良好的推動作用。Oleg Iliev對多孔介質滲流與數字巖心分析的發展現狀和國際多孔介質協會進行簡要介紹。會議特邀張東曉、Birol Dindoruk、Abbas Firoozabadi、Roland N. Horne四位美國國家工程院院士進行主題報告。張東曉院士作題為《機器學習方法在多孔介質滲流中的應用》主題報告,介紹了如何通過機器學習方法、最小絕對收縮和選擇算子(LASSO)來學習地下水流方程和污染物輸運方程,并將該方法結合數據同化方法,可以有效地識別參數未知的物理過程。
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