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Enregistrement W2929935146 · doi:10.1051/e3sconf/20198903003

A laboratory scale approach to wettability restoration in chalk core samples

2019· article· en· W2929935146 sur OpenAlexaff
Jaspreet S. Sachdeva, Edison Sripal, Anders Nermoen, Reidar Inge Korsnes, M.V. Madland, Lesley James

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingContact angleCore sampleMaterials scienceCore (optical fiber)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wettability in chalk has been studied comprehensively to understand fluid flow mechanisms impacting coreflooding experiments. Wettability becomes paramount in understanding the parameters influencing chalk-fluid interactions. The main objective of this work is to evaluate as to which degree the wettability in chalk core samples can be controlled in the laboratory. Kansas chalk samples saturated with brine (1.1 M/64284 ppm NaCl) and an oil mixture (60% - 40% by volume of Heidrun oil and heptane) were aged at a constant temperature of 90oC with aging time as the laboratory control variable. A multimodal method incorporating contact angle measurements, wettability index via USBM test, and SEM-MLA analysis was applied in evaluating wettability. A systematic approach was applied with the three different methods to quantify the degree of uncertainty linked to a) wettability estimation and b) the aging procedure to control wettability alteration of Kansas chalk. With a comprehensive suite of samples, we were successfully able to alter the wettability of chalk cores.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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