MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401336455 · doi:10.1556/112.2023.00187

NMR characterization of the permeability and structure of Boda Claystone Formation (BCF)

2024· article· en· W4401336455 sur OpenAlexaff
Vanda Papp, Róbert Janovics, Mónika Kéri

Notice bibliographique

RevueScientia et Securitas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapNational Research, Development and Innovation OfficeInnovációs és Technológiai MinisztériumNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs Hivatal
Mots-clésCharacterization (materials science)Permeability (electromagnetism)ChemistryMaterials scienceNanotechnologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary. High-level radioactive waste can be safely disposed of in deep geological repositories, for which a possible geological environment in Hungary is the Boda Claystone Formation. In the repository site selection, the geochemical investigation of the host rock is necessary including the structural characterization. In this study, the porosity (p%~1.5% and 5.84%) and the T 2cutoff value (0.12 ms and 0.10 ms) of two siliciclastic rocks was determined by desktop low-field NMR, the value of which differed from the 3 ms accepted for clay-bound water and the 33 ms for movable water in clastic reservoirs. Based on the T 2cutoff , the producible porosity was found to be high, however, based on the T 2 distributions, the bound-water types dominate the composition of the water phase of the rock. Összefoglalás. Magyarországon a nagy aktivitású radioaktív hulladékok végső elhelyezése még nem megoldott probléma. Az IAEA ajánlásai alapján az ilyen hulladékok hosszútávú és biztonságos elhelyezése mély geológiai tárolókban valósítható meg, melynek kiválasztása folyamatban van. Az országos felmérés (screening) alapján a Bodai Aleurolit Formáció (BAF) bizonyult a legígéretesebb kőzetnek, melynek széleskörű jellemzése elengedhetetlen a tároló kialakításához. A tároló kőzet pórusszerkezetének, kötött és mobilis víztartalmának, permeábilitásának vizsgálata fontos a kőzet radionuklid visszatartó képességének szempontjából, valamint szükséges bemenő adatokat szolgáltat a radioaktív hulladéktároló létesítmények biztonsági elemzéséhez szorosan kapcsolódó modellszámításokhoz. Munkánk során kisterű mágneses magrezonanciás módszerekkel (NMR) jellemeztünk két különböző mélységből származó furatmintát (BCF1 és BCF2). A mintákban található víz T 2 relaxációs ideje alapján meghatároztuk a különböző víztípusokat és az általuk kitöltött pórusok méretét és arányát. Jellemzően három víztípust tudtunk elkülöníteni: az agyagos fázishoz kötött vizet (51-77%, d ~ 0.6 nm), a kapillárisokban kötött vizet (20-43%, d ~ 2-40 nm) és a nagyobb pórusokat kitöltő eltávolítható vizet (3-6%, d ~ 200-400 nm). A modell oldattal telített kőzetminták T 2 relaxációs idő eloszlásai alapján meghatároztuk azok porozitását (P% ~1,5% és 5,84%), melyek jó egyezést adtak a korábban He- piknométerrel és Hg porozimetriásan meghatározott értékekkel. A kőzet permeábilitására utaló és a kötött-mobilis vizek arányát jellemző T 2cutoff értékeket (0,12 ms és 0,10 ms) a mintákat oldattal telítve, majd 105°C-on történő szárításukat követően ezek jellemzéséből határoztuk meg. Az így kapott értékek eltérnek az irodalomban törmelékes kőzetekre elfogadott 33 ms-tól, illetve a kőzetek agyagos fázisához tartozó 3 ms-tól. A T 2cutoff alapján meghatároztuk a mobilis–kötött víz arányát (FFI/ BVI), mely alapján a minták nagy mennyiségben tartalmaznak eltávolítható vizet, azonban a T 2 eloszlások alapján a kötött víztípusok a dominásnak. A T 2cutoff értékét és az FFI / BVI arányát jelentősen befolyásolhatja a kőzet szárításának módja, mivel a magas hőmérsékleten való szárítás az agyagos fázis vízvesztéséhez vezethet, mely így befolyásolhatja a minta száraz állapotú porozitását. Ezentúl, NMR MoUSE segítségével, egy még vákuumcsomagolt kőzetminta esetén elvégeztük annak felületi térképezését, mellyel el tudtuk különíteni az eltérő víztartalmú, ásványi összetételű részeit a furatmintának.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,156

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientia et SecuritasMême sujetHydrocarbon exploration and reservoir analysisTravaux en français237 207