Two-Dimensional Magnetic Resonance Study of Synthetic Oil Sands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding oil sand structure and recovery processes at the laboratory scale is important for generating accurate models to predict performance ‘in the field’. Magnetic resonance imaging and nuclear magnetic resonance (NMR) are powerful nondestructive, non-invasive tools that have been shown to be ideal for characterizing porous materials. Previous work using NMR to investigate heavy oil and bitumen sands has primarily focused on one-dimensional relaxation analysis. Whilst the spectra produced are sensitive to the confining geometry and fluid types, there is often overlap between relaxation peaks from different fluids with similar relaxation times. These peaks are often difficult to separate accurately. We present a 20 MHz, 1H NMR two-dimensional correlation spectroscopy study of a range of synthetic oil sands systematically prepared with varying compositions of bitumen, water, sand and clay. These two-dimensional experiments couple nuclear spin relaxation or self-diffusion in one time period with relaxation or self-diffusion occurring during a subsequent time period. This results in the acquisition of proton population distributions as a function of longitudinal (T1) relaxation time and transverse (T2) relaxation time. This allows further, more accurate, discrimination of the fluids and their different physical environments within in the oil sands. The results can also potentially lead to improved wettability and viscosity analyses of heavy oils in-situ. The results from the synthetic samples are then applied to natural core samples.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».