Modelling pH-Dependent and Microstructure-Dependent Streaming Potential Coefficient and Zeta Potential of Porous Sandstones
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we have significantly modified an existing model for calculating the zeta potential and streaming potential coefficient of porous media and tested it with a large, recently published, high-quality experimental dataset. The newly modified model does not require the imposition of a zeta potential offset but derives its high salinity zeta potential behaviour from Stern plane saturation considerations. The newly modified model has been implemented as a function of temperature, salinity, pH, and rock microstructure both for facies-specific aggregations of the new data and for individual samples. Since the experimental data include measurements on samples of both detrital and authigenic overgrowth sandstones, it was possible to model and test the effect of widely varying microstructural properties while keeping lithology constant. The results show that the theoretical model represents the experimental data very well when applied to model data for a particular lithofacies over the whole salinity, from 10−5 to 6.3 mol/dm3, and extremely well when modelling individual samples and taking individual sample microstructure into account. The new model reproduces and explains the extreme sensitivity of zeta and streaming potential coefficient to pore fluid pH. The low salinity control of streaming potential coefficient by rock microstructure is described well by the modified model. The model also behaves at high salinities, showing that the constant zeta potential observed at high salinities arises from the development of a maximum charge density in the diffuse layer as it is compressed to the thickness of one hydrated metal ion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».