Pore Structure Characterization of Indiana Limestone and Pink Dolomite from Pore Network Reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
Carbon sequestration in deep underground saline aquifers holds significant promise for reducing atmospheric carbon dioxide emissions (CO2). However, challenges remain in predicting the long term migration of injected CO2. Addressing these challenges requires an understanding of pore-scale transport of CO2 within existing brine-filled geological reservoirs. Studies on the transport of fluids through geological porous media have predominantly focused on oil-bearing formations such as sandstone. However, few studies have considered pore-scale transport within limestone and other carbonate formations, which are found in potential storage sites. In this work, high-resolution micro-Computed Tomography (microCT) was used to obtain pore-scale structural information of two model carbonates: Indiana Limestone and Pink Dolomite. A modified watershed algorithm was applied to extract pore network from the reconstructed microCT volumetric images of rock samples and compile a list of pore-scale characteristics from the extracted networks. These include statistical distributions of pore size and radius, pore-pore separation, throat radius, and network coordination. Finally, invasion percolation algorithms were applied to determine saturation-pressure curves for the rock samples. The statistical distributions were comparable to literature values for the Indiana Limestone. This served as validation for the network extraction approach for Pink Dolomite, which has not been considered previously. Based on the connectivity and the pore-pore separation, formations such as Pink Dolomite may present suitable storage sites for carbon storage. The pore structural distributions and saturation curves obtained in this study can be used to inform core- and reservoir-scale modeling and experimental studies of sequestration feasibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».