Hyperspectral imaging for the determination of bitumen content in Athabasca oil sands core samples
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Ore grade is one of the primary variables controlling the economic recovery of bitumen from oil sands reservoirs, hence there is a need for fast and reliable quantification of total bitumen content (TBC). This is typically achieved through laboratory-based Dean-Stark analyses of drill core samples. However, this method is time and labor intensive and destructive to the core sample. Hyperspectral imaging is a remote sensing technique that can be defined as reflectance spectroscopy with a spatial context, where high-resolution digital imagery (∼1 mm/pixel [0.04 in./pixel]) is acquired and reflectance measurements are collected in each pixel of the image. This study compares two hyperspectral models for the determination of TBC from imagery of both fresh and dry core samples. For three out of four suites of fresh core, TBC was predicted within ±1.5 wt. % of the Dean-Stark data with both spectral models achieving correlations of R2>0.97. For a fourth fresh core and the dry core, larger margins of error were found because of some instances of overestimation. Surface roughness because of uneven oil distribution and small-scale fracturing is a potential source of error in some of the spectral TBC results, particularly for the dry core. Producing results within minutes with the additional benefit of being nondestructive to the core sample, hyperspectral imaging shows great potential to become a viable alternative method for bitumen content determination in oil sands.
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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 | 0,001 | 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 ».