Reservoir Geomechanical Properties Characterization of 3D Printed Sandstone
Notice bibliographique
Résumé
Advances in additive manufacturing technology have enabled the use of sand as a 3D printing material. This has allowed 3D printed sandstone analogues to be produced that significantly reduce specimen-to-specimen heterogeneity and conversely, provides exacting control over the explicit inclusion of heterogeneity, such as fractures, within a specimen. By knowing and controlling inter-sample variability in terms of porosity, fracture networks, grain size distribution, and density distribution, 3D printing of geomaterials provides a valuable tool to validate numerical models, develop scaling laws and constitutive relationships, quantify the degree of influence of pore geometry, fracture network characteristics, and structural heterogeneity on macroscopic properties. Extensive research efforts are underway to fully characterize the thermo-hydro-mechanical properties of 3D printed sandstone specimens. Parallel to this study, tests such as shear strength, compressibility, permeability, wettability and pore size distribution have been conducted under various 3D printing configurations such as binder saturation, specimen orientation relative to build layer orientation and layer thickness. A range of testing results with a particular focus on the compressibility characteristics of the specimens are presented in this paper to demonstrate that 3D printed sandstone specimens has the potential to serve as the foundation for the next generation of experimental investigations of multi-scale, multi-physics reservoir geomechanical processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».