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Enregistrement W2608210796 · doi:10.3390/min7050066

Pore Structure Characterization of Shale Using Gas Physisorption: Effect of Chemical Compositions

2017· article· en· W2608210796 sur OpenAlexaboutno aff
Yosep Han, Daewoong Kwak, Siyoung Q. Choi, Chang-Hoon Shin, Youngsoo Lee, Hyunjung Kim

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaKorea Institute of Energy Technology Evaluation and PlanningChonbuk National University
Mots-clésOil shalePhysisorptionMicroporous materialVolume (thermodynamics)Specific surface areaQuartzMineralogyGeologyPorosityGreen River FormationChemical compositionChemical engineeringChemistryAdsorptionGeotechnical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the pore structure characteristics of Canadian Horn River basin shales with various chemical compositions were evaluated using gas physisorption analyses. The samples used in this research were obtained from two different regions (shallow and deep regions) of rock cuttings during the drilling of the shale gas field located in Horn River basin. The pore size, specific surface area, total pore volume, micropore surface area, and micropore volume of the shale samples were measured using both nitrogen and CO2. The results indicated that the pore size was not a function of chemical composition, while distinct trends were observed for other macroscopic and microscopic pore-related properties. In particular, the greatest specific surface area and total pore volume were observed for silica-rich carbonate shales, while clay-rich siliceous shales exhibited the greatest micropore volume and micropore surface area. The trends clearly suggested that macroscopic and microscopic pore-related properties of the Canadian Horn River basin shales were closely related to their chemical composition. Furthermore, a stronger correlation was observed between the quartz content and the micropore-related physical properties of shales (i.e., the micropore surface area and micropore volume) in comparison to other properties.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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