Study of Flow Characteristics of ASP Solution Based on Numerical Simulation in Jet Nozzle Channel


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

With increasing depth of oilfield development, sublayers are becoming the main object of 0o9alkali-surfactant-polymer (ASP) flooding. Compared with major layers, sublayers differ in permeability, which may cause clogging of low-permeability layers when ASP solution containing polymer of the same molecular weight is injected into these layers. To solve this problem, injection allocators are widely used in oilfields. In this work, the jet nozzle channel was modeled using FLUENT 6.3 software. The ASP solution flowing through the jet nozzle channel in the injection allocator was simulated using a mathematical model based on the Navier-Stokes equation and renormalization group (RNG) turbulence and power-law fluid models. The effect of nozzle diameter on the distribution of differential pressure, velocity, average strain rate, turbulence power, and apparent viscosity of the flow were analyzed. It was found that with an increase in the nozzle diameter the differential pressure and velocity of the flow decrease before and after passing through the nozzle, whereas the average strain rate increases gradually. The simulation results can provide theoretical guidance for optimal design of the nozzle.

Об авторах

Bin Huang

Key Laboratory of Enhanced Oil & Gas Recovery under Ministry of Education, Northeast Petroleum University

Email: fu_cheng111@163.com
Китай, Daqing

Wei Zhang

Research center of Sulige gas field, Changqing Oilfield Company Limited

Email: fu_cheng111@163.com
Китай, Xi’an

Cheng Fu

Key Laboratory of Enhanced Oil & Gas Recovery under Ministry of Education, Northeast Petroleum University

Автор, ответственный за переписку.
Email: fu_cheng111@163.com
Китай, Daqing

Pengxin Feng

Research center of Sulige gas field, Changqing Oilfield Company Limited

Email: fu_cheng111@163.com
Китай, Xi’an

Ying Wang

Chemical Engineering Department, Rice University

Email: fu_cheng111@163.com
США, Houston

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».