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Enregistrement W2122790217 · doi:10.1017/s1431927611012505

Characterization of Nanometer-Scale Porosity in Reservoir Carbonate Rock by Focused Ion Beam–Scanning Electron Microscopy

2012· article· en· W2122790217 sur OpenAlexafffund
Bijoyendra Bera, Naga Siva Kumar Gunda, Sushanta K. Mitra, Douglas W. Vick

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta InnovatesPorous Media Laboratory
Mots-clésDolomiteCarbonatePorosityScanning electron microscopeMatrix (chemical analysis)Focused ion beamMineralogyCarbonate rockNanometreMaterials scienceMicroscopic scaleSedimentary rockGeologyIonChemical engineeringComposite materialChemistryGeochemistryMetallurgyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sedimentary carbonate rocks are one of the principal porous structures in natural reservoirs of hydrocarbons such as crude oil and natural gas. Efficient hydrocarbon recovery requires an understanding of the carbonate pore structure, but the nature of sedimentary carbonate rock formation and the toughness of the material make proper analysis difficult. In this study, a novel preparation method was used on a dolomitic carbonate sample, and selected regions were then serially sectioned and imaged by focused ion beam-scanning electron microscopy. The resulting series of images were used to construct detailed three-dimensional representations of the microscopic pore spaces and analyze them quantitatively. We show for the first time the presence of nanometer-scale pores (50-300 nm) inside the solid dolomite matrix. We also show the degree of connectivity of these pores with micron-scale pores (2-5 μm) that were observed to further link with bulk pores outside the matrix.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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