Replication of Carbonate Reservoir Pores at the Original Scale Using 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
Summary 3D printing is becoming a powerful tool to visualize, reproduce, and experiment with porous media. Natural rocks are part of porous media that have always been a focus of studies on how fluids, such as hydrocarbons, greenhouse gases, and/or water, flow through porous systems. Scale and accuracy are among the most challenging factors for current 3D printing techniques when attempting to replicate the pore architecture of natural porous media such as rocks. However, current 3D printing techniques have resolution restraints during fabrication that make feature reproduction at the 1:1 scale almost impossible. A new emerging technology that uses two-photon lithography and ultraviolet-light curable resin allows for microscopic features to be resolved during fabrication. To test this technology, a pore network was obtained from tomographic data of a reservoir rock sample in Mexico (1 mm in diameter and 2 mm in height) and was 3D-printed at the original scale. The 3D-printed sample was subjected to optical and electron imaging to verify the accuracy of pore geometry. Incorporating lithographic printing into novel rock experiments that concern multi-scale, multi-physics models of fluid flow and deformation open unprecedented opportunity for more controlled prediction of reservoir fluid dynamics, carbon capture and storage, and continuum mechanics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».