MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2199989128 · doi:10.1306/13391705m1023583

FIB-SEM and TEM Investigations of an Organic-rich Shale Maturation Series from the Lower Toarcian Posidonia Shale, Germany

2013· book-chapter· en· W2199989128 sur OpenAlexaff
Sylvain Bernard, Leon D Brown, Richard Wirth, Anja Schreiber, Hans-Martin Schulz, Brian Horsfield, Andrew C. Aplin, Eliza Mathia

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Petroleum Geologists eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleGeologySubtitleGeochemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although shale gas systems constitute a new target for commercial hydrocarbon production, only a little attention has been paid to the evolution of these unconventional systems with increasing thermal maturation. This study reports the characterization of samples of the Lower Toarcian (Lower Jurassic) Posidonia Shale from northern Germany at varying levels of thermal maturity. Observations were made using an original combination of focused ion beam-scanning electron microscopy (FIB-SEM) and transmission electron microscopy (TEM). The paper documents the formation of microfracture-filling bitumen in close assotiation with kerogen residues with increasing maturity. Porosity evolves from mostly submicrometric interparticle pores in immature samples to intramineral and intraorganic pores in overmature (gas mature) samples. This intraorganic nanoporosity has most likely come about by the exsolution of gaseous hydrocarbon and been hydrocarbon wet during the thermal maturation processes. Although FIB-SEM and TEM images are small compared to field size, this study emphasizes the need for nanoscale imaging to better constrain hydrocarbon generation processes in gas shale systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations69
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Association of Petroleum Geologists eBooksMême sujetHydrocarbon exploration and reservoir analysisTravaux en français237 207