Modelagem matemática e simulação numérica da injeção de partículas em meios porosos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Rios Filho, Jocenrique Carlo de Oliveira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Brasil
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICA
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/29983
Resumo: In this work we present the problematic associated with fluid flow, transport and particle retention processes in porous media. In particular, we highlight the filtration and adsorption phenomena that occur during particle injection in porous media. This work main goal is to deduct a mathematical and computational modeling of deep bed filtration and particle adsorption. Having the mathematical model been deducted, based on differential equations, analytical solutions for particular cases of the filtration coefficient are obtained. For the computational model, the high order finite volume method of Kurganov & Tadmor (KT) is proposed in order to obtain numerical solutions for the particle transport equation, and the Runge-Kutta method is used for the retention kinetics. Furthermore, numerical simulations for the filtration process are proposed making it possible to understand filtration, as well as evaluating the optimal properties of the proposed finite volume method. The results showed that numerical approximations obtained by KT method are more acurated and robust than those obtained by Upwind, LxF and NT. Finally, we use the proposed numerical scheme, based on KT method, altogether with a least squares optimization proccess to obtain the mathematical model effective coefficients using experimental data available in literature as reference.
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