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Enregistrement W2973685312 · doi:10.2118/199773-stu

Characterization of Organic Pores within High-Maturation Shale Gas Reservoirs

2019· article· en· W2973685312 sur OpenAlexaboutno aff
Jay H. Hardy

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic matterAdsorptionOil shaleDesorptionShale gasPorosityMaturity (psychological)Chemical engineeringNatural gasSpecific surface areaPetroleum engineeringMaterials scienceMineralogyChemistryGeologyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shale gas is a very important natural resource which can significantly affect the natural gas production of the world (e.g., in United States, Canada, and China). The organic matter within shale is the material that generates hydrocarbons, such as natural gas, under high thermal maturity. Throughout this process, a significant amount of pores within organic matter, called organic pore, are also generated, as the organic matter itself becomes a porous solid. These organic pores contribute significantly to the overall gas storage and flow of the reservoir as a whole. These organic pores are especially important to the process of gas adsorption and desorption within organic pores, which makes the storage and flow of shale gas very different from conventional reservoirs. The structure of organic pores, including pore volume, surface area, geometry, size distribution, etc., is significant to understanding their influence upon gas adsorption and desorption and gas flow. Thus, it is necessary to quantitatively analyze these organic pores; however, studies that quantitatively analyze organic pore structure in detail are rare. By better understanding characteristics and relationships of these pores through statistical analysis, it is possible to be able to ascertain more characteristics of the reservoir as a whole. Therefore, this research aims to develop the quantitative method to characterize pore structure and discuss the feature of pore structure of high-maturity shale samples from the Sichuan Basin.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'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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