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Enregistrement W2767906816 · doi:10.2118/188786-ms

Improving Pore Network Imaging & Characterization of Microporous Carbonate Rocks Using Multi-Scale Imaging Techniques

2017· article· en· W2767906816 sur OpenAlexaff
Ahmed Hassan, Viswasanthi Chandra, M.P. Yutkin, Tadeusz W. Patzek, D. Nicolás Espinoza

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésMicroporous materialCharacterization (materials science)Scanning electron microscopeMaterials scienceDolomiteConfocal laser scanning microscopyMineralogyCarbonateMicroscopyGeologyNanotechnologyComposite materialBiomedical engineeringOpticsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epoxy-pore casting is widely used to characterize geological samples. In this study, we present a robust pore imaging approach that applies Confocal Laser Scanning Microscopy (CLSM) to obtain high resolution 3D images of etched epoxy-pore casts of highly heterogeneous carbonates. In our approach, we have increased the depth of investigation for carbonates 20-fold, from 10 μm reported by (Fredrich, 1999; Shah et al., 2013) to 200 μm. In addition, high resolution 2D images from scanning electron microscopy (SEM) have been correlated with the 3D models from CLSM to develop a multi-scale imaging approach that covers a range of scales, from millimeters in 3D to micrometers in 2D. The developed approach was implemented to identify various pore types, e.g., the inter-crystalline and intra-granular microporosity, and the inter-boundary sheet pores in the limestone and dolomite samples.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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