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Enregistrement W3001360969 · doi:10.1002/ese3.625

A novel method to evaluate cleaning quality of oil in shale using pyrolysis pyrogram

2020· article· en· W3001360969 sur OpenAlexaff
Xu Dong, Luyi Shen, Jianpeng Zhao, Xuefeng Liu, Yuli Sun, Naser Golsanami, Fei Wang, Haisheng Bi, P. L. J. Zitha

Notice bibliographique

RevueEnergy Science & Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPetrophysicsOil shaleKerogenPetroleum engineeringHydrocarbonPyrolysisMatrix (chemical analysis)Shale oilResidual oilOrganic matterTight oilEnvironmental scienceProcess engineeringPulp and paper industryGeologyChemistrySource rockPorosityChromatographyWaste managementGeotechnical engineeringEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Complete and thorough core cleaning is a critical prerequisite for the precise measurements of most rock's petrophysical parameters. In shale, the oil cleaning process, aimed to remove the volatile hydrocarbons, is often complicated by the requirement for intact solid organic. Evaluation of shale's cleaning methods needs to take structural integrity of organic matrix into account but neglected in the existing researches. Here, we develop a novel evaluation method using a modified ESH (extended slow heating) pyrolysis cycle, which starts at a lower initial temperature of 150°C for 10 minutes and then slowly increases to 650°C by 10°C/min. Hydrocarbons on the ESH pyrogram were divided into light free hydrocarbon (SA), FHR (fluid‐like hydrocarbon, SB), and solid organic matter (SC). We propose a set of quantitative evaluation criterions comparing the results of pyrograms, for different types of the hydrocarbons, at different cleaning conditions. We showed that a modified pyrogram achieves complete cleaning with SA and SB removed while SC remains almost intact. The modified pyrogram achieves complete removal of FHR in the second stage of pyrogram, while earlier researches often report residual FHR. The introduced method improves the accuracy in the identification of production potential in kerogen‐rich shale reservoirs up to about 3% of the total pore volume. Further, the new approach allows a quantitative assessment for the cleaning quality without altering the sample's organic matrix. Future studies on the petrophysical properties of the hydrocarbon‐bearing reservoir rocks may benefit from the thorough hydrocarbon removal achieved through the modified pyrogram methods proposed in this study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,262 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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