A Comparative Study of Pore Size Distribution in Gas Shales
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 compare the PSD of shale samples using both of the adsorption and desorption isotherms of water (H2O), nitrogen (N2), and carbon dioxide (CO2). The shale samples are collected from three wells completed in the Horn River Basin. A setup is designed to obtain the water sorption (adsorption and desorption) isotherms for shale samples. The model developed by Zolfaghari and Dehghanpour (2015) is used to calculate the PSD of shale samples from water sorption isotherms. BET (Brunauer-Emmett-Teller) analysis is used to obtain the N2 and CO2 sorption isotherms, and their corresponding PSDs. Also, SEM (Scanning Electron Microscope) images of the shale samples are utilized to visualize the pores of the shale samples. The comparative analysis of PSDs indicates that different methods give different PSDs. All of the calculated PSDs indicate that majority of the pores are smaller than ~10 nm. The portion of pores less than than ~1.5 nm is larger when the PSDs are calculated using the water sorption isotherms compared to that of the BET analysis. The PSDs calculated from the water sorption isotherms also show pores of larger than ~40 nm, which is in agreement with the SEM images of the shale samples. However, BET does not detect these large pores.
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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 ».