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    El experimento de sobremesa invierte la comprensión actual de la convección de solutos

    La convección en la columna de la derecha es mucho más fuerte que la de la izquierda. Los experimentos (arriba) muestran que el patrón convectivo se vuelve más grueso con un tamaño de grano más grande (derecha), mientras que los estudios clásicos (en el medio) generalmente predicen lo contrario. Después de considerar el efecto de la dispersión mecánica, los resultados de las nuevas simulaciones (abajo) coinciden bien con las observaciones experimentales. Crédito:Liang et al .

    Cuando Yu "Alex" Liang comenzó sus estudios de posgrado en la Universidad de Texas en Austin, se le encomendó la tarea de realizar un experimento sencillo para recopilar datos sobre un fenómeno bien entendido en mecánica de fluidos:cómo las diferencias de densidad influyen en el flujo de fluidos en un medio poroso.

    Es un escenario que se desarrolla en una amplia gama de problemas científicos. De hecho, Liang planeaba aplicar los datos experimentales a un proyecto más grande sobre secuestro de carbono. Sin embargo, el experimento reveló que la física que gobierna el flujo no estaba tan establecida como pensaban los científicos.

    Los hallazgos revelaron que se había pasado por alto el impulsor principal de este tipo de flujo de fluido, llamado convección solutial. Y lo que es más, una vez que se tiene en cuenta este controlador, invierte completamente los resultados de flujo esperados.

    "Hasta cierto grado, es un cambio de juego, "dijo Liang, quien obtuvo su Ph.D. en ingeniería petrolera en 2017 y ahora trabaja para Hilcorp, una empresa de energía con sede en Houston. "Nuestros experimentos y simulaciones muestran que el patrón convectivo está controlado por un proceso diferente al que se pensaba anteriormente. La gente se dará cuenta de que hay teorías mucho más profundas que explorar sobre la convección solutica en medios porosos".

    Los resultados de la investigación de Liang se publicaron en la revista Cartas de investigadores geofísicos en septiembre. Entre sus coautores se encuentran Marc Hesse, profesor asociado en la Escuela de Geociencias de UT Jackson y el Instituto de Ingeniería y Ciencias Computacionales (ICES), David DiCarlo, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería de Petróleo y Geosistemas de UT Hildebrand, y Baole Wen, becario postdoctoral en Jackson School e ICES. DiCarlo y Hesse son Ph.D. de Liang. asesores.

    Durante décadas, el consenso científico ha sido que el equilibrio entre las corrientes impulsadas por la densidad y la difusión era el factor principal que controlaba la convección de solutos en medios porosos. El pensamiento fue:las regiones de fluido denso se mueven hacia abajo hasta que la difusión elimina la diferencia de densidad que impulsa el flujo, creando dedos densos que se hunden hacia el fondo. En general, los dedos deben estar lo suficientemente separados para que la difusión no pueda mancharlos mientras el líquido se hunde. Por lo tanto, En general, se pensaba que los dedos estaban más separados en flujos lentos y más juntos en flujos rápidos impulsados ​​por mayores diferencias de densidad.

    A pesar de que el patrón está bien establecido en las simulaciones por computadora, Hesse dijo que el equipo de investigación no pudo encontrar resultados experimentales que demuestren este comportamiento básico. Así que desarrollaron un equipo de sobremesa simple, un tanque transparente lleno de perlas de vidrio y agua, para observar la convección de solutos en tiempo real. Para iniciar el proceso de convección, el agua se cubrió con una capa de metanol y etilenglicol, una mezcla que en general es menos densa que el agua, pero gradualmente se vuelve más denso y se hunde a medida que pasa por convección con el agua en la interfaz del fluido.

    El equipo esperaba que surgiera el patrón clásico de dedos estrechos en experimentos que usaban perlas de mayor diámetro. En lugar de, emergió el patrón completamente opuesto. El espacio entre los dedos aumentó con el tamaño de la cuenta.

    "Aquí está este fenómeno muy básico, que ocurre en todo tipo de aplicaciones, es un ejemplo clásico de formación de patrones, y haces los experimentos y obtienes literalmente lo contrario de lo que todos esperan, Hesse dijo:"Esto muestra que algo está totalmente mal en nuestra comprensión básica de este proceso".

    Un análisis más profundo reveló que la dispersión creada por las perlas de mayor diámetro tuvo un mayor impacto en el ambiente convectivo que la difusión. Mientras que las teorías anteriores de la convección solitaria enfatizan la difusión, la difusión del material en el agua en sus experimentos resultó estar controlada por la dispersión mecánica, lo que conduce a la mezcla adicional de los fluidos a escala de poros.

    "En otras palabras, lo que estás atravesando es realmente importante, ", dijo." La dispersión aumenta a medida que aumenta el tamaño del grano, y es por eso que los dedos se ensanchan al hacer esto con cuentas más grandes ".

    Según sus observaciones del experimento de sobremesa, los investigadores pudieron replicar sus hallazgos con un modelo computacional.

    "El punto clave es que analizamos el efecto de la dispersión en la convección en el subsuelo en base a nuestros datos experimentales y luego usamos simulaciones numéricas de alta resolución para verificar nuestro análisis, "dijo Wen.

    Por supuesto, el mundo natural es mucho más complejo que un tanque lleno de cuentas o un modelo simplificado. Los investigadores dijeron que los científicos deben tener en cuenta muchos factores cuando investigan fenómenos complejos que involucran la convección de solutos, como el secuestro de CO2. Pero DiCarlo dijo que estos hallazgos muestran que los científicos que estudian los fundamentos del proceso tienen algunos factores nuevos que considerar.

    "El trabajo muestra que si uno quiere predecir cómo se disuelve el CO2 en el subsuelo, o proceso de disolución similar, el estudio debe incluir la dispersión de la manera correcta, ", dijo." Todos los estudios anteriores han ignorado la dispersión ".

    Hesse agregó que los resultados experimentales pueden ayudar a agregar una dosis de realidad a los modelos computacionales que se han estado equivocando durante décadas.

    "Si su simulación numérica ni siquiera puede simular este simple experimento que estoy haciendo, ¿Qué confianza tiene de que hará lo correcto en un entorno aún más complicado? " él dijo.

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