MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4304194006 · doi:10.1038/s41598-022-19577-8

Application of microtomography and petrography techniques for the characterization of porosity of synthetic carbonatic rock minerals before and after acidification processes

2022· article· en· W4304194006 sur OpenAlexfundno aff
Katia Botelho Torres Galindo, Cecília Maria Mota Silva Lins, Leonardo José do Nascimento Guimarães, Analice Lima, Katarina Silva, Abraão Nova

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPetrobrasEnergi Simulation
Mots-clésPetrographyPorosityDissolutionX-ray microtomographyMineralogyGeologyCharacterization (materials science)Materials scienceGeotechnical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work is to physically characterize and analyze synthetic carbonate rocks through microtomography and petrography techniques, focusing on a comparative analysis before and after degradation with a reactive fluid. For this study, physical characterization analysis with computerized microtomography and petrography on the samples before and after the acidification procedure was performed. The petrographic analysis verified an increase in both intergranular and intragranular porosities after dissolution. The microtomography analysis quantified the maximum increase in porosity, from 11.8 to 41.3% in the two-dimensional analysis and 31.6-52% in the three-dimensional analysis of the porous structures. Furthermore, the pores were quantified according to their area, and data was obtained on the orientation of the pores, providing insight into the preferred paths of fluid flow. It was also observed that the microtomography technique was an effective tool for characterizing fractures in the samples before and after dissolution. Such analyses are crucial for the extraction and injection of fluids at high depths due to the mechanical and physical risks arising from the dissolution of minerals as well as changes in pressure, temperature, and saturation, all of which affect the stress state of the reservoir rock.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetDrilling and Well EngineeringTravaux en français237 207