Dinâmica de fluidos em modelos de rede de poros: aplicações usando o Método de Redes de Boltzmann

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Mamani, Vladivostok Franz Suxo
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Entropia de Shannon; Lattice Boltzmann Method; Método de Redes de Boltzmann; Modelos de Rede de Poros; Oil Recovery; Pore Network Models; Recuperação Melhorada de Óleo; Shannon Entropy
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-30012024-170938/

Um problema crítico na dinâmica de fluidos em meios porosos é descrever o atraso no fluxo de fluido à medida que passa pela rede porosa interna. Fenômenos capilares tornam-se predominantes na escala micrométrica e afetam significativamente o deslocamento de fluidos e a recuperação de petróleo em meios porosos, como rochas porosas ou dispositivos artificiais formados por microcanais heterogêneos com diferentes molhabilidades. Dependendo da molhabilidade e heterogeneidade das paredes, o fluxo do fluido pode ser retardado e confinado nos microporos. Aqui, o objetivo geral é determinar a relação entre a quantidade de fluido retida em um meio poroso micrométrico com base em suas i) características geométricas aleatórias ou ii) propriedades físicas molháveis do meio poroso. Precisamos descrever i) meios porosos e ii) sua dinâmica de fluidos na escala dos poros para modelar esses fenômenos. Para quantificar o grau de aleatoriedade presente na estrutura porosa, um meio poroso natural é emulado usando um Modelo de Rede de Poros (PNM) formado por círculos distribuídos aleatoriamente como paredes sólidas. Um diagrama de Voronoi dentro do PNM usa as posições dos círculos como ponto de partida. Realizar uma análise estatística dos polígonos de Voronoi permite o cálculo da entropia de Shannon, que fornece uma medida de aleatoriedade dos poros. Para abordar o fluxo de fluido simples ou a recuperação de petróleo por injeção de fluido, são aplicadas simulações do Método Lattice Boltzmann (LBM) usando o método da Força Explícita, pois podem modelar fluxos multicomponentes em meios porosos com molhabilidade heterogênea na escala micrométrica. Inicialmente, estudamos a extração de petróleo variando a forma, tamanho e configuração dos obstáculos que formam o PNM hidrofílico. Nossos resultados indicam que formas quadradas e pequenos círculos deslocam mais petróleo, enquanto configurações aleatórias retêm uma certa quantidade de petróleo. Além disso, para a mesma estrutura porosa, observamos que a adição de nanopartículas no fluido injetado melhora a recuperação do óleo. Para investigar o efeito da aleatoriedade no fluxo de fluido simples, projetamos PNMs com base em círculos que variam de modelos perfeitamente ordenados à modelos completamente desordenados. Nossas simulações demonstram que a informação entrópica está diretamente relacionada ao grau de tortuosidade e permeabilidade. Quanto mais desordenados os obstáculos ou quanto mais entropia o PNM, o fluxo experimenta maior tortuosidade e permeabilidade aprimorada. A partir das PNMs geradas, estudamos o efeito da aleatoriedade no processo de recuperação de petróleo. Nossos resultados mostram que a informação entrópica está intimamente relacionada à quantidade de petróleo retido. Em outras palavras, obstáculos mais desordenados ou PNMs com entropia mais alta levam a um aumento na quantidade de petróleo retido nas redes de poros aleatórios. Finalmente, estudamos o efeito da molhabilidade heterogênea no processo de recuperação de petróleo. Para mitigar os efeitos da estrutura geométrica, os PNMs são projetados com círculos ordenados, mas com materiais hidrofóbicos e hidrofílicos em proporções variadas. Nossos resultados mostram que as superfícies hidrofílicas de um PNM facilitam o processo de recuperação de petróleo, enquanto as hidrofóbicas tendem a obstruir o processo. Em conclusão, um processo puramente físico, como a quantidade de petróleo retida ou o quão tortuoso ou permeável é um fluxo, pode ser inferido a partir de uma característica essencialmente geométrica, como a morfologia-topologia dos meios porosos quantificada pela entropia de Shannon.