Pore Size Distribution from Water Adsorption Isotherm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Petrophysical characterization of unconventional rocks is an important challenge faced by the industry for reservoir evaluation. In particular, characterizing the pore size distribution (PSD) of tight rocks is challenging due to their small pore size and presence of clay minerals. In this paper, we develope a model to characterize PSD of shales using water adsorption isotherms. We apply the model on several shale samples and compare the results with the PSDs obtained from BET (Brunauer-Emmett-Teller) analysis using the N2 and CO2 adsorption isotherms. The proposed model describes the relationship between the cumulative adsorbed water and the size of the invaded pores due to capillary condensation during the water adsorption process. A set-up is designed to obtain water adsorption isotherms. The shale samples are placed in a sealed environment with a controlled relative humidity (RH). Different saturated salt solutions are used to control RH. At the end of the adsorption process, the model is applied to calculate PSD of the shale samples using their water adsorption isotherm. In order to evaluate the model results, we used BET analysis to obtain PSD from the N2 and CO2 adsorption isotherms. Moreover, the specific surface area (SSA), pore volume (PV) and the average pore size of the shale samples are also obtained from the BET analysis to compare the proposed model and BET results. The results of both BET and the proposed model indicate that the majority of the pores are smaller than 10 nm. However, the model results from the water adsorption show a bimodal PSD, while the BET analysis shows a unimodal PSD. Also, the model calculates small pores of less than 1 nm, while BET does not detect these pores. Water adsorption by clay minerals at low RH values is a possible reason for this discrepancy. Furthermore, the sample with higher clay content shows larger hysteresis at the end of the sorption (adsorption-desorption) experiment; suggesting that the clay-bound water cannot be easily removed during the desorption process.
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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 ».