Automatic Data Reduction and Quantification of X-Ray Computed Tomography Images of Sedimentary Cores: Method and Illustration
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a procedure from which information contained in 3-Dimensional single energy X-ray computed tomography (XR-CT) images of sedimentary rocks is converted into sub-mm scale resolution core scalar and core image logs. This new data provide a quantitative and compact (data volume reduction of ~90%) description of the XR-CT images. Density-related outputs are calibrated through automatic integration with continuous digital visual core description (VCD) and discrete moisture and density (MAD) property index measurements of selected samples. After lithology-based calibration of the X-ray attenuation coefficients into density values, quantitative displays include: 1) histogram of the distribution of density values and its related statistical parameters, 2) radial and angular distributions of core density values, 3) volume, average density and mass contributions of three core fractions defined by density thresholds corresponding to voids or vugs (VV, density ~1 gcm -3 ), and a break in the histogram of distribution of the density values showing the limit between the damaged (DM) and non-damaged (ND) fractions of the core material, and so, 4) providing a sub-mm scale bulk density core log free of any drilling disturbance. The procedure is illustrated on data from the 365 m deep Hole C9001C drilled off-shore Shimokita (northeast coast of Honshu, Japan). Usage of the outputs include: 1) derivation of sub-mm scale porosity core log, 2) correction of volume sensitive measurements in case of poor core quality and partially filled core liner, and 3) seismic modeling and well ties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».