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J-GLOBAL ID：202102212256267324   整理番号：21A1045753

X線コンピュータ断層撮影に基づく砂岩中の細孔空間の幾何学的およびトポロジー解析【JST・京大機械翻訳】

Geometrical and Topological Analysis of Pore Space in Sandstones Based on X-ray Computed Tomography

著者 (3件)： Gong Linxian ,  Nie Lei ,  Xu Yan
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 13  号： 15  ページ： 3774  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 岩石中の細孔空間の細孔形状およびトポロジー特性は,複雑な水文および弾性特性をより良く理解するために重要である。しかし,砂岩細孔構造に関する幾何学とトポロジー情報は完全には利用できない。本研究では,砂岩試料中の流体流に対する代表的基本体積(REV)からトポロジーおよび幾何学的細孔パラメータを得た。比較のために,種々の空隙率を有する8種類の砂岩を,X線マイクロ計算機トモグラフィー技術に基づいて研究した。本研究では,REVサイズを各細孔ネットワークモデル(PNM)のパラメータに基づいて選択した。著者らの分析は,異なる多孔性にもかかわらず,すべての砂岩試料は高度に三角形の細孔と高度の細孔構造等方性を有することを示す。高多孔性群砂岩は,低多孔性群砂岩より広範囲の細孔径を示した。高多孔性群砂岩と比較して,低空隙率群砂岩試料は,より高い全体的アスペクト比を示し,いくつかの細孔がボトルネックの形で存在することを示した。異なる砂岩の細孔トポロジー特性は,多孔性の高い依存性を示した。高い多孔性グループ砂岩は,大きな配位数,大きな連結性密度,低いトルティス性を得る。本研究の結果は,砂岩中の複雑な細孔構造と流体流をより良く理解するのに役立つであろう。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *位相幾何学 ,  *幾何学 ,  流体流 ,  岩石 ,  *砂岩 ,  多孔性 ,  等方性 ,  空隙率 ,  細孔径 ,  細孔 ,  配位数 ,  *計算機トモグラフィー ,  細孔構造
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  弾性特性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ディジタル岩石物理学 ,  空隙率 ,  砂岩 ,  幾何学的解析 ,  トポロジー解析

分類 (2件)： 採収法  (UA10040R) ,  採油,採ガス一般  (UA10010K)

引用文献 (56件)：

• Wiedenmann, D.; Keller, L.; Holzer, L.; Stojadinović, J.; Münch, B.; Suarez, L.; Fumey, B.; Hagendorfer, H.; Brönnimann, R.; Modregger, P. Three-dimensional pore structure and ion conductivity of porous ceramic diaphragms. AIChE J. 2013, 59, 1446-1457.
• Thomson, P.-R.; Aituar-Zhakupova, A.; Hier-Majumder, S. Image Segmentation and analysis of pore network geometry in two natural sandstones. Front. Earth Sci. 2018, 6, 58.
• Wopara, O.F. Pore Network Modelling of Wettability Effects on Waterflood Oil Recovery from Agbada Sandstone Formation in the Niger Delta, Nigeria. Ph.D. Thesis, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa, 2016.
• Chauhan, S. Phase Segmentation and Analysis of Tomographic Rock Images Using Machine Learning Techniques. Ph.D. Thesis, Technische Universität Darmstadt, Darmstadt, Germany, 2019.
• Arawole, S.S. Multiple Approaches To Characterizing Pore Structure For A Range Of Sandstones Samples. Master’s Thesis, The University of Texas at Arlington, Arlington, VA, USA, 2015.

タイトルに関連する用語 (7件)： X線 ,  コンピュータ断層撮影 ,  砂岩 ,  細孔 ,  幾何学 ,  トポロジー ,  解析