Experiment study of pore structure effects on velocities in synthetic carbonate rocks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Carbonate rocks have a complex pore structure, show strong heterogeneity, and have a wide range of velocities that lead to more complicated velocity-porosity relationships compared with sandstones. We designed and prepared 72 carbonate synthetic cores with known pore structures according to the control variate principle. We measured the P- and S-wave velocities of these cores by an ultrasonic pulse transmission method, analyzed the effects of the pore aspect ratio (AR) and pore size d on velocities, and compared the experimental results with predictions of effective medium theories (EMTs). The matrix of our synthetic cores was consolidated mixture of carbonate cuttings and epoxy. We randomly imbedded predesigned penny-shaped silicone disks or expandable polystyrene balls into the matrix during the core preparation process to simulate secondary pores. The experimental results indicated that Han’s empirical linear velocity-porosity relation was a good prediction for cores with only interparticle pores. Secondary pores played an important role in the velocity variation of carbonates. Cores with a larger AR had faster velocities. Different ARs could lead to velocity variations as high as 1227 m/s at a given porosity. When the wavelengths λ were larger than the pore size, cores with larger secondary pores found higher velocities under the same pore shape, pore fluid, and porosity condition. Different pore sizes could contribute to nearly 15% velocity variation at a given porosity. The comparison between our measurements and EMT predictions indicated that for carbonate rocks with a complicated pore structure, the self-consistent model gave more reliable predictions when the secondary pore size was relatively small (λ/d>10) and Kuster and Toksoz formulations as well as the differential effective medium model gave more satisfactory results when the secondary pore size was relatively large (λ/d=5−8, or even smaller).
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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) | 0,000 | 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 ».