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Enregistrement W2588463983 · doi:10.1002/ghg.1671

Sensitivity of seismic response for monitoring storage in a low porosity reservoir of the St Lawrence Lowlands, Québec, Canada: Part 1 – Laboratory measurements

2017· article· en· W2588463983 sur OpenAlexafffundabout
Lorenzo Perozzi, Bernard Giroux, Douglas R. Schmitt, Erwan Gloaguen, Randy Kofman

Notice bibliographique

RevueGreenhouse Gases Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche et de SécuritéCarbon Management CanadaUniversity of AlbertaPolytechnique Montréal
Mots-clésPorosityGeologyStructural basinPermeability (electromagnetism)Sedimentary rockAmplitudePetrologySeismologyMineralogyGeomorphologyGeochemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Deployment of carbon capture and storage on a large scale poses many challenges. One is the availability of reservoirs with suitable characteristics (high porosity and permeability, matched large emitters, etc.). Such a challenge might lead to the selection of reservoirs with relatively low porosity. In those environments, the rock matrix is often stiff and questions arise regarding the capabilities of seismic methods to monitor injection. In this paper, a series of ultrasonic measurements were performed under various pressure and temperature conditions to test the seismic response of two low‐porosity reservoir samples of the St Lawrence Lowlands sedimentary basin to different phases. Results show that the P‐wave velocity and amplitude can be used to detect the phase transition. Illustrative modeling of seismic reflectivities within a hypothetical geological formation with physical properties equal to that of the St Lawrence Lowlands sedimentary basin, suggests that a liquid‐water contact is a potentially good seismic reflector. © 2017 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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