Novel Method for the Classification of Shale Oil Reservoirs Associated with Mobility: Inspiration from Gas Adsorption and Multiple Isothermal Stage Pyrolysis
Notice bibliographique
Résumé
The characterization and description of pores in shale oil reservoirs have long been based on the classification of micropores (<2 nm), mesopores (2–50 nm), and macropores (>50 nm) in shale gas reservoirs. However, the great difference between oil and gas molecules leads to its poor applicability, which further results in the relationship between oil properties and pores being rarely understood. To establish an individual pore division method for shale oil reservoirs, N 2 adsorption, Soxhlet extraction, and programmed pyrolysis were performed on the Paleogene Xin’gouzui lacustrine shale in the Jianghan Basin. With the results, a new classification method, i.e., adsorption pores (pore diameter <20 nm), restricted pores (20–100 nm), and movable pores (>100 nm), was proposed. A fractal theory and scanning electron microscopy (SEM) images confirm the rationality of this method. Hydrocarbons in movable pores determine the initial productivity of a shale oil well, while those in restricted pores are closely related to the production time of a well to some extent. Compared to the previous division methods, this novel method reveals the correlation between shale oil attributes as well as movability and pore spaces for the first time. Our work can provide more accurate evaluation results for shale oil recoverable resource potential and is of great significance for optimizing favorable areas and reducing exploration risks.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».