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Enregistrement W4289711911 · doi:10.1007/s42860-022-00195-4

Porewater Content, Pore Structure and Water Mobility in Clays and Shales from NMR Methods

2022· article· en· W4289711911 sur OpenAlexaboutno aff
Marc Fleury, Thomas Gimmi, M. Mazurek

Notice bibliographique

RevueClays and Clay Minerals · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorosityMineralogyClay mineralsGeologyPore water pressureOil shaleSedimentary rockWater contentGeochemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sub-surface clay samples are difficult to characterize using conventional methods so non-invasive Nuclear Magnetic Resonance (NMR) techniques were used to evaluate in a preserved state the pore structure, porosity, water mobility, and affinity of various clay systems. Within the CLAYWAT project launched by the NEA Clay Club, some of the most advanced NMR techniques were applied to samples from 11 clay-rich sedimentary formations (Boom Clay, Yper Clay (both Belgium); Callovo-Oxfordian shale, Upper Toarcian (both France); Opalinus Clay from two sites (Switzerland); Queenston Fm., Georgian Bay Fm., Blue Mountain Fm. (all Canada); Boda Clay (Hungary); and Wakkanai Fm. and Koetoi Fm. (Japan)). The degree of induration within this suite of samples varies substantially, resulting in a wide porosity range of 0.02–0.6. The key finding is the determination of pore-size distribution by NMR cryoporometry in the range of 2 nm–1 μm with the native fluid present in the pore space for most samples. The water volume in pore sizes of <2 nm could also be measured, thus providing a full description of the porosity system. A specific preparation by sample milling was applied to the preserved original cores minimizing disturbances to the samples in terms of water loss. The water content measured by NMR relaxation was comparable to values obtained by drying at 105°C. In general, the narrow T 2 distributions indicate that water was diffusing throughout the pore network during the magnetization lifetime, implying that T 2 distributions cannot be considered as proxies for the pore-size distributions. For the set of samples considered, the T 1 / T 2 varied between 1.7 and 4.6, implying variable surface affinity. Finally, for most samples, a pore-shape factor of ~2.4, intermediate between a sheet (1) and a cylinder (4), was deduced.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,315 · 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
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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