Particle size distribution analysis of mudstone based on digital image processing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mudstone is becoming increasingly important for unconventional oil and gas development. The morphological characteristics of clastic are not only contributions to the 3D framework of mudstone, but they can clearly affect the physical properties of a mudstone reservoir, including surface area, pore-size distribution, and porosity. However, it is very difficult and time-consuming to measure the particle size distribution (PSD) of mudstone because of its small particle size and strong cementation. However, because of the importance of oil and gas extraction, it is urgent to develop a fast, accurate, and objective analysis method to measure the PSD of mudstone. Based on a comparison of various PSD measurement methods commonly used in the energy industry and geology, the best PSD measurement method for mudstone should be digital image processing. Two imaging methods, trainable Weka segmentation (TWS) and black mudstone particle size measurement, were used to analyze sections of the early Silurian Longmaxi mudstone of China’s Sichuan Basin. The PSD data obtained by manual measurement, TWS, and the contribution method are compared. Image analysis finds that the particle sizes of all samples fall in the range of coarse silt to clay, and the average sizes fall in the range of coarse silt to fine silt. The skewness, kurtosis, standard deviation, and other distribution characteristics parameters find minor errors, and the relative error is less than 15%. The Pearson correlation coefficient of the 10th quantile of TWS, black mudstone particle size measure, and manual measurement were calculated, which found R2 values typically ranging between 0.64 and 0.87. Kolmogorov-Smirnov test results find that the data obtained by the three measurement methods are from the same distribution at the level of 0.05. Analytic results find that the method presented is effective, cost-efficient, and could avoid artificial errors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle