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公開番号2024122933
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-09
出願番号2024028503
出願日2024-02-28
発明の名称複雑な微細構造におけるマルチスケール反応流
出願人ダッソーシステムズアメリカスコーポレイション
代理人弁理士法人谷・阿部特許事務所
主分類G16C 60/00 20190101AFI20240902BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】複雑な微細構造におけるマルチスケール反応流を提供する。
【解決手段】実施形態は反応流システムの挙動を決定する。一つのこうした実施形態は、反応流システムの複数のモデルを定義し、各定義されたモデルは、それぞれのスケールで反応流システムを表す。反応流システムの速度場は、定義された複数のモデルのうちの(第一のそれぞれのスケールでの)第一のモデルを使用して決定され、反応流システムの拡散率は、定義された複数のモデルのうちの(第二のそれぞれのスケールでの)第二のモデルを使用して決定される。次いで、反応流システムのための複数の反応パラメータが定義される。次に、反応流システムの挙動は、決定された速度場、決定された拡散率、および定義された複数の反応パラメータを反応輸送解決器への入力として使用することによって自動的に決定される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
反応流システムの挙動を決定するコンピュータ実装方法であって、
反応流システムの複数のモデルを定義することであって、各定義されたモデルが、それぞれのスケールで前記反応流システムを表す、定義することと、
前記定義された複数のモデルのうちの、第一のそれぞれのスケールでの、第一のモデルを使用して、前記反応流システムの速度場を決定することと、
前記定義された複数のモデルのうちの、第二のそれぞれのスケールでの、第二のモデルを使用して、前記反応流システムの拡散率を決定することであって、速度場を前記決定すること、および拡散率を決定することが、一つ以上のデジタルプロセッサによって自動的に実施される、決定することと、
前記反応流システムのための複数の反応パラメータを定義することと、
前記決定された速度場、前記決定された拡散率、および前記定義された複数の反応パラメータを反応輸送解決器への入力として使用することによって、前記反応流システムの前記挙動を自動的に決定することと、を含む方法。
続きを表示（約 960 文字）【請求項２】
所与のスケールがマイクロスケール、分子スケール、または地下スケールである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記定義された複数のモデルのうちの少なくとも一つのモデルが、前記反応流システムの特性を示す幾何学的モデルである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記反応流システムの前記複数のモデルの所与のモデルを定義することが、
一つ以上の不均一な表面反応のモデルを定義することと、
前記一つ以上の不均一な表面反応の前記定義されたモデルについて、速度則を鉱物溶解および沈殿の関数としてモデル化することと、
前記モデル化された速度則および一つ以上の均一系バルク反応のモデルに基づいて、所与のモデルを定義することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第一のモデルを使用して前記反応流システムの前記速度場を前記決定することが、
前記反応流システム内の材料の画像を受信することと、
前記画像を複数の相にセグメント化することであって、各相が材料、固体、または流体を表す、セグメント化することと、
前記第一のモデルを使用して、前記複数の相に基づいて、前記反応流システムの前記速度場を決定することであって、前記第一のモデルが単相流体流モデルである、決定することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記材料が多孔性である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記材料が一つ以上の破砕をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記材料がナノ多孔性粘土材料である、請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記材料が、Ｃｕ
０．６６
［Ａｌ
３．３３
Ｍｇ
０．６６
］［Ｓｉ
８
］Ｏ
２０
［ＯＨ］
４
の式を有するワイオミング産モンモリロナイトである、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記決定された速度場が多相速度場である、請求項１に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本出願は、複雑な微細構造におけるマルチスケール反応流に関する。
続きを表示（約 14,000 文字）【背景技術】
【０００２】
（関連出願）
本出願は、２０２３年２月２８日出願の米国仮特許出願第６３／４８７，５０９号の利益を主張する。上記出願の全教示は、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００３】
反応流モデリングは、流体流および化学反応を伴うプロセスを分析するためのツールである。他の実施例の中でも特に、こうしたプロセスには、地中炭素回収、地下水浄化、ＣＯ
２
注入による原油増進回収（ＥＯＲ）、構造材料の浸出・腐食・汚損による原位置採掘、リサイクル、持続可能なエネルギー用途のための電気化学システム（電池、燃料電池、電解槽など）が含まれる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Ａｂｂｏｔｔ，Ｊ．Ｗ．，Ｈａｎｋｅ，Ｆ．，２０２２．ＫｉｎｅｔｉｃａｌｌｙＣｏｒｒｅｃｔｅｄＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ－ＭｏｌｅｃｕｌａｒＤｙｎａｍｉｃｓＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆＳｏｌｉｄＥｌｅｃｔｒｏｌｙｔｅＩｎｔｅｒｐｈａｓｅＧｒｏｗｔｈ．Ｊ．Ｃｈｅｍ．ＴｈｅｏｒｙＣｏｍｐｕｔ．１８，９２５－９３４．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０２１／ａｃｓ．ｊｃｔｃ．１ｃ００９２１
Ａｂｄ，Ａ．Ｓ．，Ａｂｕｓｈａｉｋｈａ，Ａ．Ｓ．，２０２１Ｒｅａｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｉｎｐｏｒｏｕｓｍｅｄｉａ：ａｒｅｖｉｅｗｏｆｒｅｃｅｎｔｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｅｆｆｏｒｔｓｉｎｍｏｄｅｌｉｎｇｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｒｅａｃｔｉｏｎｓｉｎｐｅｔｒｏｌｅｕｍｓｕｂｓｕｒｆａｃｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓ．ＳＮＡｐｐｌ．Ｓｃｉ．３，１－２８．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１００７／ｓ４２４５２－０２１－０４３９６－９
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Ｂｅｃｋｓｔｅｉｎ，Ｏ．，Ｓａｎｓｏｍ，Ｍ．Ｓ．Ｐ．，２００３．Ｌｉｑｕｉｄ－ｖａｐｏｒｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎｓｏｆｗａｔｅｒｉｎｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃｎａｎｏｐｏｒｅｓ．Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．Ｕ．Ｓ．Ａ．１００，７０６３－７０６８．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０７３／ｐｎａｓ．１１３６８４４１００
Ｂｏｅｋ，Ｅ．Ｓ．，２０１４．ＭｏｌｅｃｕｌａｒｄｙｎａｍｉｃｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｉｎｔｅｒｌａｙｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｍｏｂｉｌｉｔｙｉｎｈｙｄｒａｔｅｄＬｉ－，Ｎａ－ａｎｄＫ－ｍｏｎｔｍｏｒｉｌｌｏｎｉｔｅｃｌａｙｓ．Ｍｏｌ．Ｐｈｙｓ．１１２，１４７２－１４８３．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０８０／００２６８９７６．２０１４．９０７６３０
Ｃａｓｅｗｉｔ，Ｃ．Ｊ．，Ｃｏｌｗｅｌｌ，Ｋ．Ｓ．，Ｒａｐｐｅ，Ａ．Ｋ．，１９９２．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａＵｎｉｖｅｒｓａｌＦｏｒｃｅＦｉｅｌｄｔｏＭａｉｎＧｒｏｕｐＣｏｍｐｏｕｎｄｓ．Ｊ．Ａｍ．Ｃｈｅｍ．Ｓｏｃ．１１４，１００４６－１００５３．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０２１／ｊａ０００５１ａ０４２
ＣｈａｔｔｅｒｊｅｅＡ．，ＥｂｉｎａＴ．，ＭｉｚｕｋａｍｉＦ．，２００５．ＥｆｆｅｃｔｓｏｆＷａｔｅｒｏｎｔｈｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄＢｏｎｄｉｎｇｏｆＲｅｓｏｒｃｉｎｏｌｉｎｔｈｅＩｎｔｅｒｌａｙｅｒｏｆＭｏｎｔｍｏｒｉｌｌｏｎｉｔｅＮａｎｏｃｏｍｐｏｓｉｔｅ：ＡＰｅｒｉｏｄｉｃＦｉｒｓｔＰｒｉｎｃｉｐｌｅＳｔｕｄｙ．Ｐｈｙｓ．Ｃｈｅｍ．Ｂ，１０９，１５，７３０６－７３１３ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０２１／ｊｐ０４５７７５ｚ
Ｃｈｅｎ，Ｌ．，Ｈｅ，Ｙ．Ｌ．，Ｔａｏ，Ｗ．Ｑ．，Ｚｅｌｅｎａｙ，Ｐ．，Ｍｕｋｕｎｄａｎ，Ｒ．，Ｋａｎｇ，Ｑ．，２０１７．Ｐｏｒｅ－ｓｃａｌｅｓｔｕｄｙｏｆｍｕｌｔｉｐｈａｓｅｒｅａｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｉｎｆｉｂｒｏｕｓｅｌｅｃｔｒｏｄｅｓｏｆｖａｎａｄｉｕｍｒｅｄｏｘｆｌｏｗｂａｔｔｅｒｉｅｓ．Ｅｌｅｃｔｒｏｃｈｉｍ．Ａｃｔａ２４８，４２５－４３９．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０１６／ｊ．ｅｌｅｃｔａｃｔａ．２０１７．０７．０８６
Ｃｙｇａｎ，Ｒ．Ｔ．，Ｌｉａｎｇ，Ｊ．Ｊ．，Ｋａｌｉｎｉｃｈｅｖ，Ａ．Ｇ．，２００４．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒｍｏｄｅｌｓｏｆｈｙｄｒｏｘｉｄｅ，ｏｘｙｈｙｄｒｏｘｉｄｅ，ａｎｄｃｌａｙｐｈａｓｅｓａｎｄｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｇｅｎｅｒａｌｆｏｒｃｅｆｉｅｌｄ．Ｊ．Ｐｈｙｓ．Ｃｈｅｍ．Ｂ１０８，１２５５－１２６６．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０２１／ｊｐ０３６３２８７
Ｄａｍｉａｎｉ，Ｌ．Ｈ．，Ｋｏｓａｋｏｗｓｋｉ，Ｇ．，Ｇｌａｕｓ，Ｍ．Ａ．，Ｃｈｕｒａｋｏｖ，Ｓ．Ｖ．，２０２０．ＡｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｒｅａｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｍｏｄｅｌｉｎｇｕｓｉｎｇＦＥｎｉＣＳ－Ｒｅａｋｔｏｒｏ：ｇｏｖｅｒｎｉｎｇｅｑｕａｔｉｏｎｓａｎｄｂｅｎｃｈｍａｒｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｇｅｏｓｃｉ．２４，１０７１－１０８５．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１００７／ｓ１０５９６－０１９－０９９１９－３
Ｃｈｅｍｌｅｙ，Ｊ．Ｊ．，Ｄａｈｏｗｓｋｉ，Ｒ．Ｔ．，Ｄａｖｉｄｓｏｎ，Ｃ．Ｌ．，Ｗｉｓｅ，Ｍ．Ａ．，Ｇｕｐｔａ，Ｎ．，Ｋｉｍ，Ｓ．Ｈ．，Ｍａｌｏｎｅ，Ｅ．Ｌ．，２００６．Ｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｃａｐｔｕｒｅａｎｄｇｅｏｌｏｇｉｃｓｔｏｒａｇｅ－Ａｃｏｒｅｅｌｅｍｅｎｔｏｆａｇｌｏｂａｌｅｎｅｒｇｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｓｔｒａｔｅｇｙｔｏａｄｄｒｅｓｓｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．Ｊｔ．Ｇｌｏｂ．Ｃｈａｎｇ．Ｒｅｓ．Ｉｎｓｔ．１－３７．
Ｅｓｓｍａｎｎ，Ｕ．，Ｐｅｒｅｒａ，Ｌ．，Ｂｅｒｋｏｗｉｔｚ，Ｍ．Ｌ．，Ｄａｒｄｅｎ，Ｔ．，Ｌｅｅ，Ｈ．，Ｐｅｄｅｒｓｅｎ，Ｌ．Ｇ．，１９９５．ＡｓｍｏｏｔｈｐａｒｔｉｃｌｅｍｅｓｈＥｗａｌｄｍｅｔｈｏｄ．Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐｈｙｓ．１０３，８５７７－８５９３．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０６３／１．４７０１１７
ＦａｇｅｒＡ．，ＣｒｏｕｓｅＢ．，ＳｕｎＧ．，ＸｕＲ．，ＦｒｅｅｄＤ．，２０１９ “ ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＤｉｒｅｃｔｌｙＳｉｍｕｌａｔｅｄＷＡＧＨｙｓｔｅｒｅｓｉｓａｔＰｏｒｅＳｃａｌｅａｎｄｉｔｓＥｆｆｅｃｔｏｎＩｎｊｅｃｔｉｖｉｔｙＩｎｄｅｘ” ＳＰＥ１９５７３４，ＳＰＥＯｆｆｓｈｏｒｅＥｕｒｏｐｅＣｏｎｆ．＆Ｅｘｈｉｂ．，Ａｂｅｒｄｅｅｎ，ＵＫ
ＦａｇｅｒＡ．，ＯｔｏｍｏＨ．，Ｓａｌａｚａｒ－ＴｉｏＲ．，ＢａｌａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎＧ．，ＣｒｏｕｓｅＢ．，ＺｈａｎｇＲ．，ＣｈｅｎＨ．，Ｓｃｈｅｍｂｒｅ－ＭｃＣａｂｅＪ．，２０２１． “Ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅＤｉｇｉｔａｌＲｏｃｋ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅｍｕｌｔｉ－ｐｈａｓｅｗｏｒｋｆｌｏｗｔｏａＣａｒｂｏｎａｔｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｒｏｃｋ”，Ｉｎｔ．Ｓｙｍｐ．Ｓｏｃ．ＣｏｒｅＡｎａｌｙｓｔｓ
Ｆｒｅｅｄ，Ｄ．１９９８ “Ｌａｔｔｉｃｅ－ＢｏｌｔｚｍａｎｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＭａｃｒｏｓｃｏｐｉｃＰｏｒｏｕｓＭｅｄｉａＭｏｄｅｌｉｎｇ．” ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｄｅｒｎＰｈｙｓｉｃｓＣ０９（０８）：１４９１－１５０３．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１１４２／Ｓ０１２９１８３１９８００１３５７
Ｈｏｌｍｂｏｅ，Ｍ．，Ｂｏｕｒｇ，Ｉ．Ｃ．，２０１４．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒｄｙｎａｍｉｃｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｗａｔｅｒａｎｄｓｏｄｉｕｍｄｉｆｆｕｓｉｏｎｉｎｓｍｅｃｔｉｔｅｉｎｔｅｒｌａｙｅｒｎａｎｏｐｏｒｅｓａｓａｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｐｏｒｅｓｉｚｅａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ．Ｊ．Ｐｈｙｓ．Ｃｈｅｍ．Ｃ１１８，１００１－１０１３．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０２１／ｊｐ４０８８８４ｇ
Ｊｅｒａｕｌｄ，Ｇ．，ＦｒｅｄｒｉｃｈＪ．，ＬａｎｅＮ．，ＳｈｅｎｇＱ．，ＣｒｏｕｓｅＢ．，ＦｒｅｅｄＤ．，ＦａｇｅｒＡ．，ａｎｄＸｕＲ．２０１７． “ＶａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆａＷｏｒｋｆｌｏｗｆｏｒＤｉｇｉｔａｌｌｙＭｅａｓｕｒｉｎｇＲｅｌａｔｉｖｅＰｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙ．” Ｉｎ．ＳｏｃｉｅｔｙｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍＥｎｇｉｎｅｅｒｓ．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．２１１８／１８８６８８－ＭＳ
Ｋａｎｇ，Ｑ．，Ｌｉｃｈｔｎｅｒ，Ｐ．Ｃ．，Ｚｈａｎｇ，Ｄ．，２００７．ＡｎｉｍｐｒｏｖｅｄｌａｔｔｉｃｅＢｏｌｔｚｍａｎｎｍｏｄｅｌｆｏｒｍｕｌｔｉｃｏｍｐｏｎｅｎｔｒｅａｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｉｎｐｏｒｏｕｓｍｅｄｉａａｔｔｈｅｐｏｒｅｓｃａｌｅ．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒ．Ｒｅｓ．４３，１－１２．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０２９／２００６ＷＲ００５５５１
Ｋｏｓａｋｏｗｓｋｉ，Ｇ．，Ｃｈｕｒａｋｏｖ，Ｓ．Ｖ．，Ｔｈｏｅｎｅｎ，Ｔ．，２００８．ＤｉｆｆｕｓｉｏｎｏｆＮａａｎｄＣｓｉｎｍｏｎｔｍｏｒｉｌｌｏｎｉｔｅ．ＣｌａｙｓＣｌａｙＭｉｎｅｒ．５６，１９０－２０６．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１３４６／ＣＣＭＮ．２００８．０５６０２０５
Ｋｒｅｖｏｒ，Ｓ．，Ｂｌｕｎｔ，Ｍ．Ｊ．，Ｂｅｎｓｏｎ，Ｓ．Ｍ．，Ｐｅｎｔｌａｎｄ，Ｃ．Ｈ．，Ｒｅｙｎｏｌｄｓ，Ｃ．，Ａｌ－Ｍｅｎｈａｌｉ，Ａ．，Ｎｉｕ，Ｂ．，２０１５．Ｃａｐｉｌｌａｒｙｔｒａｐｐｉｎｇｆｏｒｇｅｏｌｏｇｉｃｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｓｔｏｒａｇｅ－Ｆｒｏｍｐｏｒｅｓｃａｌｅｐｈｙｓｉｃｓｔｏｆｉｅｌｄｓｃａｌｅｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｉｎｔ．Ｊ．Ｇｒｅｅｎｈ．ＧａｓＣｏｎｔｒｏｌ４０，２２１－２３７．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０１６／ｊ．ｉｊｇｇｃ．２０１５．０４．００６
Ｋｒｙｎｉｃｋｉ，Ｋ．，Ｇｒｅｅｎ，Ｃ．Ｄ．，Ｓａｗｙｅｒ，Ｄ．Ｗ．，１９７８．Ｐｒｅｓｓｕｒｅａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｆｓｅｌｆ－ｄｉｆｆｕｓｉｏｎｉｎｗａｔｅｒ．ＦａｒａｄａｙＤｉｓｃｕｓｓ．Ｃｈｅｍ．Ｓｏｃ．６６，１９９－２０８．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０３９／ＤＣ９７８６６００１９９
Ｌｉ，Ｌ．，Ｐｅｔｅｒｓ，Ｃ．Ａ．，Ｃｅｌｉａ，Ｍ．Ａ．，２００６．Ｕｐｓｃａｌｉｎｇｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｒｅａｃｔｉｏｎｒａｔｅｓｕｓｉｎｇｐｏｒｅ－ｓｃａｌｅｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｉｎｇ．Ａｄｖ．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒ．２９，１３５１－１３７０．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０１６／ｊ．ａｄｖｗａｔｒｅｓ．２００５．１０．０１１
Ｍａｃｋａｙ，Ｅ．Ｊ．，２０１３．Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｔｈｅｉｎｊｅｃｔｉｖｉｔｙ，ｍｉｇｒａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｐｐｉｎｇｏｆＣＯ２ｉｎｃａｒｂｏｎｃａｐｔｕｒｅａｎｄｓｔｏｒａｇｅ（ＣＣＳ），ＧｅｏｌｏｇｉｃａｌＳｔｏｒａｇｅｏｆＣａｒｂｏｎＤｉｏｘｉｄｅ（ｃｏ２）：Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ，Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＡｓｐｅｃｔｓａｎｄＬｅｇａｌＦｒａｍｅｗｏｒｋｓ．ＷｏｏｄｈｅａｄＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇＬｉｍｉｔｅｄ．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１５３３／９７８０８５７０９７２７９．１．４５
ＭａｃＱｕａｒｒｉｅ，Ｋ．Ｔ．Ｂ．，Ｍａｙｅｒ，Ｋ．Ｕ．，２００５．Ｒｅａｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｍｏｄｅｌｉｎｇｉｎｆｒａｃｔｕｒｅｄｒｏｃｋ：Ａｓｔａｔｅ－ｏｆ－ｔｈｅ－ｓｃｉｅｎｃｅｒｅｖｉｅｗ．ｅａｒｔｈ－ＳｃｉｅｎｃｅＲｅｖ．７２，１８９－２２７．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０１６／ｊ．ｅａｒｓｃｉｒｅｖ．２００５．０７．００３
Ｍａｅｓ，Ｊ．，Ｍｅｎｋｅ，Ｈ．Ｐ．，２０２１．ＧｅｏＣｈｅｍＦｏａｍ：ＤｉｒｅｃｔＭｏｄｅｌｌｉｎｇｏｆＭｕｌｔｉｐｈａｓｅＲｅａｃｔｉｖｅＴｒａｎｓｐｏｒｔｉｎＲｅａｌＰｏｒｅＧｅｏｍｅｔｒｉｅｓｗｉｔｈＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍＲｅａｃｔｉｏｎｓ．Ｔｒａｎｓｐ．ＰｏｒｏｕｓＭｅｄｉａ１３９，２７１－２９９．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１００７／ｓ１１２４２－０２１－０１６６１－８
Ｍｏｌｉｎｓ，Ｓ．，Ｓｏｕｌａｉｎｅ，Ｃ．，Ｐｒａｓｉａｎａｋｉｓ，Ｎ．Ｉ．，Ａｂｂａｓｉ，Ａ．，Ｐｏｎｃｅｔ，Ｐ．，Ｌａｄｄ，Ａ．Ｊ．Ｃ．，Ｓｔａｒｃｈｅｎｋｏ，Ｖ．，Ｒｏｍａｎ，Ｓ．，Ｔｒｅｂｏｔｉｃｈ，Ｄ．，Ｔｃｈｅｌｅｐｉ，Ｈ．Ａ．，Ｓｔｅｅｆｅｌ，Ｃ．Ｉ．，２０２１．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｍｉｎｅｒａｌｄｉｓｓｏｌｕｔｉｏｎａｔｔｈｅｐｏｒｅｓｃａｌｅｗｉｔｈｅｖｏｌｖｉｎｇｆｌｕｉｄ－ｓｏｌｉｄｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ：ｒｅｖｉｅｗｏｆａｐｐｒｏａｃｈｅｓａｎｄｂｅｎｃｈｍａｒｋｐｒｏｂｌｅｍｓｅｔ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｇｅｏｓｃｉ．２５，１２８５－１３１８．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１００７／ｓ１０５９６－０１９－０９９０３－ｘ
Ｎｏｉｒｉｅｌ，Ｃ．，２０１５．ＲｅｓｏｌｖｉｎｇＴｉｍｅ－ｄｅｐｅｎｄｅｎｔＥｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆＰｏｒｅ－ＳｃａｌｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅ，ＰｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙａｎｄＲｅａｃｔｉｖｉｔｙｕｓｉｎｇＸ－ｒａｙＭｉｃｒｏｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ．Ｒｅｖ．Ｍｉｎｅｒａｌ．Ｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ８０，２４７－２８５．
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【発明の概要】
【０００５】
反応流モデリングツールは存在するが、これらのツールは改善から利益を享受することができる。実施形態は、こうした改善された機能を提供する。
【０００６】
反応流モデリングには多くの業界において用途があるが、この分野での進歩の大部分は、地下システムにおける地球化学モデリングの開発を通して行われてきた。それ故に、本明細書に開示の例示的な実施形態は、このクラスで選択された代表的な用途、すなわち銅の原位置浸出の反応流モデリングを例示する。しかしながら、実施形態は、銅（金属全般）の原位置浸出のシミュレーション／モデリングに限定されず、それよりむしろ任意の反応流システムを分析するために実施形態を使用することができることに留意されたい。原位置浸出は、標的鉱物を溶解して関心の金属（この実施例において銅）を抽出または生成するための酸の地下循環を伴う。反応流モデリングを通して流体および流体－岩石界面の組成物のリアルタイムでの変化をモデル化することは、原位置浸出による銅生成の最適化、および代替的な設計および動作条件の考えられる結果の予測を可能にし、プロセスの最適化を容易にする。
【０００７】
反応流モデリングには、関心の物理学のスケールに応じて、（ｉ）連続レベルモデル
４２，４７
、および（ｉｉ）細孔スケールモデル
２８，２９
という、モデルの二つの広範なカテゴリーが存在する。細孔スケールで微細構造は完全に分解され、体積当たりの表面反応と連動した有効種輸送は、微細構造内で直接シミュレーションされ、入力は材料の特性である。連続スケールで微細構造は分解されず、モデルは有効な輸送、微細構造によって制限される反応速度、材料空隙率、または材料の表面対体積比などの特定の特性の入力を必要とする。実際の細孔スケール構造への入力としてのＸ線マイクロトモグラフィ（ｍｉｃｒｏＣＴ）などの三次元（３Ｄ）顕微鏡撮像法の使用が可能であるが、反応流モデリングにおいて主流ではない。現実世界の用途では、実験測定を必要とせずに、または単純化されたモデルの仮説を制限することなく、正確な結果を生成するために、両方の側面、スケール、および３Ｄ撮像をモデルに含める必要がある。反応流に関する現在の解決策におけるこのマルチスケールの側面の欠如はまた、材料、反応、拡散パラメータに対するより小さい分子レベルのモデリングを含む。現在の反応流解決器における別の制限は、多相流（油、水、ガスなどの複数の流体流）を同時に記述することに関する。
【０００８】
要約すると、既存の細孔スケールモデルは、未分解の細孔を通る流れ（例えば、マルチスケール流シミュレーション）を考慮せず、多相流を正確にモデル化することはできない。既存の連続スケールモデルは、透水性および空隙率に基づいて、簡略化された流れと輸送の方程式を考慮する。従って、フィールドスケールの問題をシミュレートするためのアップスケーリングと併せて細孔スケールで多相およびマルチスケール反応流を正確に解決するための解決策はない。文献の細孔スケールモデルと連続スケールモデルの両方は、材料、反応、拡散パラメータについてオープンソースデータベースに依存する。最後に、一次反応後の流れ溶液の二次種分化を正確に考慮することは、連続モデルにおいて大抵の場合で一般的であるが、細孔スケールモデルにおいては、ある程度制限される。「二次種分化を考慮する」とは、水化学を正確にモデル化する、または反応流モデルにおいて均一系反応を含むことも指すことに留意されたい。
【０００９】
本明細書に記載の通りの反応流の用途を正確にモデル化するために、実施形態は、堅牢な多相（液体および気体の連成流）およびマルチスケール（分解細孔および未分解細孔を通る流れ）流れシミュレータ、およびマルチスケール（細孔スケールおよび連続スケール）反応シミュレータを有する反応流モデルを実施する。３Ｄ撮像ベースの微細構造モデルも、特性相関に対する単純近似を回避するために、実施形態で使用される。さらに、反応流モデリングは、材料、反応、拡散パラメータからの多くの入力を利用することに留意されたいが、これらをすべての用途のために文献およびデータリポジトリから見つけるのは容易ではない。この問題を解決するために、実施形態は、化学的特性を計算する分子モデリング構成要素の使用を通して化学的特性を得る。なおもさらに、本明細書に記載の反応流モデリングの実施形態は、反応流モデルにおける不均一系反応に加えて、均一系反応を含む。
【００１０】
実施形態は、反応流システムの挙動を決定するためのコンピュータ実装方法およびシステムを対象とする。一つのこうした実施形態は、反応流システムの複数のモデルを定義し、各定義されたモデルは、それぞれのスケールで反応流システムを表す。次いで、反応流システムの速度場は、定義された複数のモデルのうちの（第一のそれぞれのスケールでの）第一のモデルを使用して決定され、反応流システムの拡散率は、定義された複数のモデルのうちの（第二のそれぞれのスケールでの）第二のモデルを使用して決定される。一実施形態において、速度場を決定すること、および拡散率を決定することは、一つ以上のデジタルプロセッサによって自動的に実施される。次に、反応流システムのための複数の反応パラメータが定義される。次に、反応流システムの挙動は、決定された速度場、決定された拡散率、および定義された複数の反応パラメータを反応輸送解決器への入力として使用することによって自動的に決定される。
（【００１１】以降は省略されています）

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