Connecting Microscopic Geological Features to Pore Geometry and Pore Structure: Case Study - Sandstone Reservoir of Balikpapan Formation, Kutai Basin
Notice bibliographique
Résumé
Understanding geological features with engineering aspect has been done by previous studies and remains attractive by both geologists and engineers. This study employed data of a total of one hundred and seventy-nine (179) sandstone samplesobtained from the Middle Miocene to Late Miocene Balikpapan Formation in Kutai Basin, Indonesia. The data includes thin section porosity, scanning electron microscope (SEM), x-ray diffraction (XRD), and capillary pressure (Pc). All samples are mainly dominated by quartz with additional rock fragment and feldspar, and additional component such asplagioclase, heavy minerals, occasional carbonaceous materials, micas and opaque minerals. Detrital clays, pseudomatrix and laminated clays occurred locally in minor quantity. Porosity ranges from 6 to 28.8.9%, whereas permeability ranging from 0.02 and 4,718 mD. This study investigates the relationship of microscopic geological features with pore geometry and pore structures. Kozeny equation and Leverette’s J-Function are implemented to characterize the pore geometry and structure in correlation with microscopic geologic features.The main findings of the study are that: i) combination of quartz content, texture, clay content, and the diagenetic history of quartz cementation strongly relates to both pore geometry and structure of the sandstone samples, ii) the content of cements does not show a systematic effect on either pore geometry or pore structure, and iii) in general, for all the sandstone samples employed here, the higher quartz and lower clay contents tend to give both a larger pore geometry and lower pore structure in terms of pore tortuosity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».