Use of Micro-CT Images to Reconstruct Porous Media for Pore Network Model
Notice bibliographique
Résumé
The present study is an investigation on the multi-phase flow, specifically oil-water phase flow inside an oil-reservoir using pore network modeling. Pore network model can be effectively used in understanding the transport process of the multiphase flow within the pores of oil reservoirs, which are typically in the range of 2–5 μm. Pore network model consists of two main components: the description of the pore geometry inside a porous rock material and the simulation of micro-scale processes to calculate various fluid flow properties. In the present study, the realistic description of the pore space is obtained using a Berea Sandstone Core sample. A small core of suitable dimension of this core sample is extracted and micro CT images of this sample are taken at a resolution of 2.1 m. Series of images are obtained in the form of cross-sectional view of individual layers as well as its two-dimensional reconstructions. These images are processed to reveal the exact positions of the void and solid spaces inside the rock-structure according to the pixel-distribution. Maximal ball algorithm is chosen and its extended form is applied to the image data to give the three dimensional reconstruction of the rock sample. In the 3D reconstruction, pores and throats are defined separately in a deterministic way. Thus, realistic complete network is possible to extract from high-resolution micro CT images, instead working with an equi-spaced pore throat system, normally used for such modeling. Pore network model calculations of the physical properties are easier to apply on the well-defined network and the property values such as permeability or capillary pressure are matched well against the experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».