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Enregistrement W2549579226 · doi:10.2523/iptc-18627-ms

Analytical Solution of Matrix Permeability of Organic-Rich Shale

2016· article· en· W2549579226 sur OpenAlexaff
Rui Wang, Kai Zhang, Pachari Detpunyawat, Jiayi Cao, Jie Zhan

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnudsen diffusionPermeability (electromagnetism)Knudsen numberOil shaleAdsorptionMaterials scienceChemistrySurface diffusionChemical engineeringPorosityChemical physicsThermodynamicsComposite materialGeologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Apparent matrix permeability of organic-rich shale is complicated because of its unique pore structure, gas storage and transport mechanisms. In inorganic pores, free gas is the only phase considered. While in organic pores, adsorbed phase coexists with free gas. Surface diffusion is the transport mechanism of the adsorbed phase. However, transport mechanism of free gas varies during production and is distinguished by the Knudsen number. Slip flow, transition flow, Knudsen diffusion and surface diffusion are found in organic pores, whereas only slip flow and transition flow occur in inorganic pores. The effects of pore size, pressure and temperature on the transport mechanism are discussed. Pressure reduction causes a change in transport mechanisms during production. Stress dependency of inorganic pores is one of the factors that affect pore size, transport mechanism and permeability. The apparent permeability is derived by calculating the geometric average of permeability of different units with varying pore sizes and permeabilities. Sensitivity analysis shows that stress-dependency plays an important role in inorganic pores, which results in the positive correlation between permeability and pressure. Conversely, in inorganic pores, permeability increases as pressure decreases. As a result, permeability decreases and then increases with decreasing pressure.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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