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Updated: Feb 16, 2026

A Microfluidic Platform to Study Bioclogging in Porous Media
Published on: October 13, 2022
Tendencias en imágenes de laboratorio de medios porosos y prácticas de ciencia abierta
Na Liu1, Jakub Wiktor Both2, Geir Ersland1
1Department of Physics and Technology, University of Bergen, Bergen, Norway.
Las técnicas de imagen multiescala son cruciales para comprender los procesos de medios porosos geocientíficos. Compartir datos de imagen abiertamente es vital para la reproducibilidad y el avance de modelos predictivos en aplicaciones ambientales y energéticas.
Área de la Ciencia:
- Geociencia
- Investigación de medios porosos
- Ciencia ambiental
Sus antecedentes:
- Los procesos en medios porosos geocientíficos son fundamentales para las aplicaciones ambientales y energéticas.
- Estos procesos involucran transporte de fluidos multifásicos, dinámica interfacial y transformaciones reactivas.
- La mojabilidad, la capilaridad y el transporte reactivo en las interfaces rigen estos fenómenos.
Objetivo del estudio:
- Proporcionar una visión general integrada de las técnicas de imagen para la investigación de medios porosos.
- Enfatizar la información, aplicabilidad y limitaciones de cada método.
- Discutir los desafíos y las tendencias de la ciencia abierta en el campo.
Principales métodos:
- Revisión de técnicas de imagen planar, topografía de superficie e imagen volumétrica.
- Análisis de cómo los datos de imagen se combinan con análisis cuantitativos y modelado.
- Análisis en profundidad de las tendencias de la ciencia abierta en la investigación experimental y computacional de medios porosos.
Principales resultados:
- Los datos de imagen combinados con análisis y modelado conectan mecanismos a escala de poro con comportamiento a escala de continuo.
- Los desafíos incluyen resolución espacio-temporal limitada, representatividad de la muestra y accesibilidad de los datos.
- La publicación de acceso abierto está muy extendida, pero la disponibilidad de datos de imagen y código de análisis es limitada.
Conclusiones:
- El intercambio abierto de conjuntos de datos de imagen es esencial para la reproducibilidad y la integración interdisciplinaria.
- Apoya el desarrollo de marcos predictivos sólidos para sistemas de medios porosos.
- El avance de modelos predictivos y la optimización de sistemas subterráneos requieren datos de imagen accesibles.
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