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Enregistrement W2037041665 · doi:10.2118/119892-ms

Impact of Shale Properties on Pore Structure and Storage Characteristics

2008· article· en· W2037041665 sur OpenAlexaff
R.M. Bustin, A. M. M. Bustin, Xinrui Cui, Daniel Ross, V. S. Murthy Pathi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensShell (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shalePorosityGeologyQuartzPermeability (electromagnetism)MineralogyPorosimetryCoalbed methaneSorptionMethaneSaturation (graph theory)CoalClay mineralsEffective porosityCoal miningPorous mediumGeotechnical engineeringChemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Characterising the pore structure of gas shales is of critical importance to establish the original gas in place and flow characteristics of the rock matrix. Methods of measuring pore volume, pore size distribution, and sorptive capacity of shales, inherited from the coalbed methane and conventional reservoir rock analyses, although widely applied, are of limited value in characterising many shales Helium which is routinely used to measure shale skeletal and grain density, permeability and diffusivity, has greater access to the fine pore structure of shale than larger molecules such as methane. Utilizing gases other than He to measure porosity or flux requires corrections for sorption to be incorporated in the analyses. Since the permeability of shales vary by several orders of magnitude with effective stress, methods that do not consider effective stress such as crushed permeability, permeability from Hg porosimetry, and from desorption are of limited utility and may be at best instructional. For shales investigated to date, clay-rich rocks have higher porosity and permeability than biogenic silica-rich shales or carbonate-rich shales. Shales rich in detrital quartz have higher porosity and permeability than shales rich in biogenic quartz and hence simply knowing the mineralogy of a shale may not be diagnostic. The porosity of most shales is mainly dependent on the degree of pore volume development in pores less than 10 um. Quantifying total gas in place in shales by much of the industry using coal desorption methods and porosity and water saturation determinations, developed for conventional reservoir rocks, may lead to substantial errors. Canister ‘desorption' methods applied to gas shales routinely captures free and solution gas as well as sorbed gas which, if considered as only sorbed gas, results in a significant overestimation of gas in place. A proprietary method of analyses, referred to as MARIO, results in rigorous total gas in place determinations that avoids errors including those associated with molecular sieving and provides a maximum value of the sorbed gas contribution to total gas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations509
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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