A Modified Dent-Fractal Mathematical Model to Investigate the Water Vapor Adsorption on Nanopore Structure Heterogeneity from the Longmaxi Shale, Sichuan Basin, China
Notice bibliographique
Résumé
The study of water vapor adsorption (WVA) isotherms on shales is crucial to comprehend the adsorption–desorption behavior and deposit mechanism of water in shale pore systems. To systematically investigate the relationship between fractal dimension and WVA in shale reservoirs, a new Dent-fractal (DF) model was developed and the ability of different adsorption models to match with WVA experimental data was evaluated. The role of shale pore structure heterogeneity controlling the amount of WVA is also discussed. The results indicate that WVA on shale involves the monolayer–multilayer adsorption and capillary condensation. On the one hand, the GAB and Dent and DF models were found to be the best models for fitting and predicting WVA isotherms in Longmaxi shale. On the other hand, the DLP and DS models had the worst fitting qualities for WVA adsorption data. The pore structure of micropores has a more significant effect on WVA adsorption than that of meso-macropores. The larger surface and pore volume of micropores can provide more adsorption sites and space, which is favorable for WVA. In low-Rh conditions, the higher surface area, the pore surface complexity rises, resulting in higher water vapor monolayer adsorption. Under high-Rh conditions, for shale reservoirs with a highly heterogeneous pore structure, the relationship between the heterogeneous pore structure of the shale and the amount of water adsorbed in multiple layers is not obvious due to the formation of clusters of water molecules.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».