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Enregistrement W2933602898 · doi:10.1051/e3sconf/20198902008

Monitoring gas hydrate formation with magnetic resonance imaging in a metallic core holder

2019· article· en· W2933602898 sur OpenAlexaff
Mojtaba Shakerian, Armin Afrough, Sarah Vashaee, Florea Marica, Yuechao Zhao, Jiafei Zhao, Yongchen Song, Bruce J. Balcom

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrateClathrate hydrateMethaneSaturation (graph theory)Core sampleMineralogyChemistryMaterials scienceNuclear magnetic resonanceCore (optical fiber)Composite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane hydrate deposits world-wide are promising sources of natural gas. Magnetic Resonance Imaging (MRI) has proven useful in previous studies of hydrate formation. In the present work, methane hydrate formation in a water saturated sand pack was investigated employing an MRI-compatible metallic core holder at low magnetic field with a suite of advanced MRI methods developed at the UNB MRI Centre. The new MRI methods are intended to permit observation and quantification of residual fluids in the pore space as hydrate forms. Hydrate formation occurred in the water-saturated sand at 1500 psi and 4 °C. The core holder has a maximum working pressure of 4000 psi between -28 and 80 °C. The heat-exchange jacket enclosing the core holder enabled very precise control of the sample temperature. A pure phase encode MRI technique, SPRITE, and a bulk T1-T2 MR method provided high quality measurements of pore fluid saturation. Rapid 1D SPRITE MRI measurements time resolved the disappearance of pore water and hence the growth of hydrate in the sand pack. 3D π-EPI images confirmed that the residual water was inhomogeneously distributed along the sand pack. Bulk T1-T2 measurements discriminated residual water from the pore gas during the hydrate formation. A recently published local T1-T2 method helped discriminate bulk gas from the residual fluids in the sample. Hydrate formation commenced within two hours of gas supply. Hydrate formed throughout the sand pack, but maximum hydrate was observed at the interface between the gas pressure head and the sand pack. This irregular pattern of hydrate formation became more uniform over 24 hours. The rate of hydrate formation was greatest in the first two hours of reaction. An SE-SPI T2 map showed the T2 distribution changed considerably in space and time as hydrate formation continued. Changes in the T2 distribution are interpreted as pore level changes in residual water content and environment.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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