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Enregistrement W4407262060 · doi:10.1002/cjce.25631

Physical characteristics and controlling factors of tight sandstone gas reservoir: A case study of upper Palaeozoic tight sandstone in Shenmu Mizhi area

2025· article· en· W4407262060 sur OpenAlexvenueno aff
Yuting Zhang, FU Guo-min

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyTight gasPorosityPermeability (electromagnetism)Clastic rockMineralogyPetrologySedimentary rockGeochemistryGeotechnical engineeringHydraulic fracturingChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Shenmu Mizhi area has multi‐layered gas bearing formations, but the pore structure of the tight reservoirs in the area is complex. In this paper, first, the source characteristics of the reservoir in the study area were analyzed, and the reservoir petrological characteristics such as clastic characteristics, rock fragment characteristics, and reservoir filling material characteristics were explored. Second, the pore structure and throat characteristics of the study area were analyzed based on the genesis and distribution of pores, combined with morphology and structure. Third, the pore structure characteristics were elucidated, and the frequency distribution of porosity and permeability of typical rock cores were characterized. Results show the following: (a) The main types of pores are rock debris dissolution pores, followed by intergranular pores. The average facial recognition rate for a Qian 5 section is 2.42%. (b) Except for the Qian 5 section, the average mercury removal efficiency of all other layers is greater than 30%. (c) The porosity distribution range of the Qian 5 section of the Shiqianfeng Formation is 2.8% to 17.3%, with an average value of 8.5% and a main value range of >12%; The distribution range of permeability is 0.001–287.5 × 10 −3 μm 2 , with an average value of 3.31 × 10 −3 μm 2 and a main value range of >1 × 10 −3 μm 2 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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