New and existing results of capillary rise experiments on five sandstones and a limestone differing in pore radius distribution were analyzed. Fitting of Lucas–Washburn equation (square of capillary rise height is linearly correlated with time and effective pore radius) showed that the effective pore radius notably smaller than the realistic pore radii in the rock needs to be used to reproduce the measured capillary rise rate. We interpreted the result using a capillary rise model in which the effect of pore branching is combined with a conventional pore radius variation model. The model is outlined as follows: (1) select three representative pore radii from measured pore radius distribution, (2) evaluate the direction at which water proceeds at the branch point of narrow pore and wide pore, (3) calculate an effective pore radius in consideration of the variation of flow path radius. The most important step is the selection of representative pore radii, the way was unknown in our previous research in which the concept of the model was first introduced. We analyzed pore radius distributions of six rocks and derived clear selection criteria of three pore radii that are commonly applicable to the rocks. The model calculations show that the majority of experimental data are explained by the advance of water toward narrow pore at the branch point and that the effective pore radius determined experimentally is successfully predicted by the model. The model is now available for predicting the rate of capillary rise of water in various porous media.

中文翻译：

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岩石毛细管上升过程中的流道选择：孔隙分支和孔隙半径变化的影响

对孔隙半径分布不同的五种砂岩和一种石灰岩的毛细管上升实验的新结果和现有结果进行了分析。Lucas-Washburn 方程的拟合（毛细管上升高度的平方与时间和有效孔隙半径呈线性相关）表明，需要使用显着小于岩石中实际孔隙半径的有效孔隙半径来重现测得的毛细管上升速率。我们使用毛细管上升模型解释了结果，其中孔隙分支的影响与常规孔隙半径变化模型相结合。该模型概述如下：（1）从实测的孔隙半径分布中选择三个具有代表性的孔隙半径，（2）评估水在窄孔和宽孔分支点处的行进方向，(3) 考虑流道半径的变化，计算有效孔隙半径。最重要的一步是选择具有代表性的孔隙半径，这种方式在我们之前的研究中是未知的，其中首次引入模型的概念。我们分析了六种岩石的孔隙半径分布，并得出了三种通常适用于岩石的孔隙半径的明确选择标准。模型计算表明，大部分实验数据可以通过水向分支点处的狭窄孔隙前进来解释，并且模型成功地预测了实验确定的有效孔隙半径。该模型现在可用于预测各种多孔介质中水的毛细上升速率。最重要的一步是选择具有代表性的孔隙半径，这种方式在我们之前的研究中是未知的，其中首次引入模型的概念。我们分析了六种岩石的孔隙半径分布，并得出了三种通常适用于岩石的孔隙半径的明确选择标准。模型计算表明，大部分实验数据可以通过水向分支点处的狭窄孔隙前进来解释，并且模型成功地预测了实验确定的有效孔隙半径。该模型现在可用于预测各种多孔介质中水的毛细上升速率。最重要的一步是选择具有代表性的孔隙半径，这种方式在我们之前的研究中是未知的，其中首次引入模型的概念。我们分析了六种岩石的孔隙半径分布，并得出了三种通常适用于岩石的孔隙半径的明确选择标准。模型计算表明，大部分实验数据可以通过水向分支点处的狭窄孔隙前进来解释，并且模型成功地预测了实验确定的有效孔隙半径。该模型现在可用于预测各种多孔介质中水的毛细上升速率。我们分析了六种岩石的孔隙半径分布，并得出了三种通常适用于岩石的孔隙半径的明确选择标准。模型计算表明，大部分实验数据可以通过水向分支点处的狭窄孔隙前进来解释，并且模型成功地预测了实验确定的有效孔隙半径。该模型现在可用于预测各种多孔介质中水的毛细上升速率。我们分析了六种岩石的孔隙半径分布，并得出了三种通常适用于岩石的孔隙半径的明确选择标准。模型计算表明，大部分实验数据可以通过水向分支点处的狭窄孔隙前进来解释，并且模型成功地预测了实验确定的有效孔隙半径。该模型现在可用于预测各种多孔介质中水的毛细上升速率。