On the reliability of constraining surface conductivity using induced polarization measurements in sedimentary rocks
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Recent advances in understanding the induced polarization (IP) method have led to improvements in interpreting hydraulic properties from electrical measurements. Distinguishing the effect of surface conduction from conduction through the electrolyte filling the interconnected pore spaces has been an ongoing challenge in interpreting field-scale electrical resistivity data sets. Previously proposed mechanistic models have suggested that this limitation can be overcome by utilizing the coefficient that describes the ratio between IP measurements and surface conductivity. In this study, we examine this proportionality coefficient (ℓ) through the relationship between IP parameters (imaginary conductivity and normalized chargeability) and surface conductivity for a sample group of 98 sedimentary rocks, composed of sandstones, carbonates and mudstones. A strong linear relationship is observed between the IP parameters and surface conductivity. However, values of ℓ vary significantly across each sample group such that low-salinity estimates of formation factor (F) using the single universal estimate of ℓ are poor. Estimates of F for a single rock type (sandstone, carbonate or mudstone) are improved using ℓ values unique to that rock type, although F estimates for mudstones show high sensitivity to changes in ℓ. Using ℓ coefficients calibrated on a sample group with similar lithological properties to the investigated group moderately improves the estimation of F. Consistent with theory, no relationship is observed between the proportionality coefficient and the measured petrophysical parameters of the porous medium. Our results suggest that, although IP measurements provide a valuable field-scale proxy for surface conductivity, improving petrophysical predictions (i.e. in this case, estimating F) remains a challenge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».