Dielectric Properties of Synthetic Oil Sands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dielectric logging tools have been used for some time in attempting to characterize oil reservoirs, and in particular to provide in-situ measurements of oil and water saturation. The particular sensitivity of basic electrical measurements, e.g. resistivity, to the presence of water made the original use of this approach most relevant to the determination of water-filled porosity. In-depth dielectric spectroscopic analyses reveal contributions from underlying processes in materials, including electronic, ionic (electric double layer, EDL) and interfacial (Maxwell-Wagner, M-W) polarization, as well as molecular orientation. Our particular objective is the evaluation of dielectric spectroscopy as a means of characterizing the physico-chemical and structural characteristics of oil sands. Relatively recently, there has been a resurgence in interest in the application of dielectric techniques to unconsolidated heterogeneous systems. The present study builds on recent developments in the literature, and, specifically to determine the extent to which the potentially dominant effects of water can be overcome in order to access additional information, such as particle size and wettability. This initial study has therefore involved investigating a range of synthetic oil sands systematically prepared from bitumen, water, sand and clay, to compare the behaviour with results obtained from a real core sample (obtained from a BP asset). The low-frequency dielectric spectroscopic analysis (10-2 to 107 Hz) yields complex properties (e.g. conductivity, permittivity, impedance) with frequency dependent in-phase and quadrature components. Within this frequency range, dielectric spectra are dominated by EDL and M-W polarization effects. By varying the sample preparation methods, it has been possible to observe structural differences with respect to water.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».