Use of CT-scan images to build geomaterial 3D pore network representation in preparation for numerical simulations of fluid flow and heat transfer, Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Non-intrusive techniques such as medical CT-Scan or micro-CT allow the definition of 3D connected pore networks in porous materials, such as sedimentary rocks or concrete. The definition of these networks is a key step towards the evaluation of fluid flow and heat transfer in energy resource (e.g., hydrocarbon and geothermal reservoirs) and CO2 sequestration research projects. As material heterogeneities play a role at all scales (from micro- to project-scale), numerical models represent a powerful tool for bridging the gap between small-scale measurements provided by X-ray imaging techniques and larger-scale transport properties. This study uses pre-existing medical CT-scan datasets of reference material, namely glass beads and conventional reservoir rocks (Berea sandstone, Boise sandstone, Indiana limestone) to extract the 3D geometry of connected pores using an open-source software (Spam). Pore networks from rock samples were generated from dry and then saturated samples. Binarized datasets were produced for these materials (generated by a thresholding technique) to obtain pore size distribution and tortuosity, as well as preferential paths for fluid flow. Average porosities were also calculated for comparison with those obtained by conventional commercial laboratory techniques. The results obtained show that this approach works well for medium and coarse-grained materials that do not contain a large percentage of fine particles. However, this approach does not allow representative networks to be obtained for fine-grained rocks, due to the fact that small pores (or pore throats) cannot be taken into account in the datasets obtained from the medical CT-Scan. A next step, using datasets produced from a micro- CT scan, is planned in order to be able to generate representative networks in this type of material as well.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».