Modeling nanoparticle-stabilized foam flow in porous media: mathematical analysis and uncertainty quantification

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Assis, Tatiana Danelon de lattes
Orientador(a): Chapiro, Grigori lattes
Banca de defesa: Rocha, Bernardo Martins lattes, Bedrikovetsky, Pavel lattes, Farajzadeh, Rouhi lattes, Voskov, Denis
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18051
Resumo: Este trabalho propõe um modelo em equilíbrio local e um modelo de balanço populacional para estudar o escoamento de espuma estabilizada por nanopartículas em meios porosos. Em ambos, incluímos o efeito das nanopartículas reduzindo a mobilidade da espuma em uma versão do modelo SBP (Stochastic Bubble Population model), com base em experimentos da literatura para nanopartículas de sílica. O modelo de balanço populacional, além de incluir a textura da espuma como variável, incorpora retenção de partículas e redução de permeabilidade. O modelo em equilíbrio local é um sistema não estritamente hiperbólico de leis de conservação. Obtemos a solução analítica global, que nos permitiu quantificar o efeito das nanopartículas no escoamento de espuma. Quando apenas gás é injetado, o tempo de breakthrough e a produção de água aumentam com a concentração de nanopartículas, mas esse efeito é menos pronunciado para altas concentrações. Contraintuitivamente, durante a coinjeção gás-água para uma certa faixa de parâmetros, adicionar nanopartículas resulta em um efeito insignificante na produção de água. Também investigamos uma versão simplificada deste modelo (usando permeabilidades relativas quadráticas), possibilitando expressões algébricas para construir os perfis de solução. Estudamos a propagação de incertezas e sensibilidade para o modelo quadrático, com foco no tempo de breakthrough, produção de água e queda de pressão. As nanopartículas reduzem significativamente a propagação da incertezas devido à estabilização da espuma. Os resultados sugerem que seria estatisticamente viável medir o efeito das nanopartículas experimentalmente. Atingimos a convergência mesmo usando o método de Monte Carlo, evidenciando como as soluções analíticas reduzem drasticamente os custos computacionais. Para o modelo de balanço populacional, apresentamos uma solução semi-analítica em estado estacionário. Estudamos o escoamento de espuma considerando concentrações de nanopartículas de 0.1, 0.5 e 1.0 wt%, com e sem NaCl, usando parâmetros de retenção experimentais. Concentrações mais altas aumentam a viscosidade da espuma, reduzem a saturação de água e melhoram a eficiência de varredura, enquanto para 0.1 wt% é insignificante. Negligenciar a retenção de partículas geralmente subestima a queda de pressão, especialmente em cenários com retenção significativa. No entanto, enquanto as nanopartículas retidas aumentam a pressão ao reduzir a permeabilidade, a perda de nanopartículas suspensas diminui a pressão ao reduzir a viscosidade aparente da espuma. Consequentemente, ao considerar tanto a perda de nanopartículas quanto a permeabilidade reduzida, a queda de pressão é maior do que em modelos que ignoram a retenção. Em contraste, omitindo os efeitos da retenção na permeabilidade, a queda de pressão é menor.