Biogenic Textural Heterogeneity, Fluid Flow and Hydrocarbon Production
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent research focuses on the characterization of fluid flow through a burrow-mottled sandstone from the upper reservoir target within the Ben Nevis Formation in the Hibernia Field, offshore Newfoundland. Understanding effective permeability distributions, which are a function of relative saturations and the nature of the reservoir is key for enhanced hydrocarbon recovery strategies. In bioturbated reservoirs, the burrows are key to both parameters, thus trace fossils should not be overlooked or ignored. Understanding the nature of bioturbation gives great insight into how petroleum will flow through the reservoir. In the case of the bioturbated facies of the upper Ben Nevis Formation, mud-filled burrows represent a rather intricate, relatively impenetrable three-dimensional network of obstacles or baffles to fluid flow. As seen in the oil migration scenario, the resulting trajectory of petroleum migration is highly sinuous and tortuous as burrows induce dispersion (macroscopic mixing) caused by uneven co-current laminar flow A very important tool is introduced in this study – detailed, controlled probe permeametry combined with invasion-percolation modeling software. Textural and reservoir engineering data are then inputted into MPath, numerical modeling software that uses a modified percolation-invasion technique to simulate secondary petroleum migration through bioturbated media. The methodology outlined holds great potential for resolving reservoir heterogeneities and predicting their effect on hydrocarbon production. In the case of the Ben Nevis/Avalon, the technique utilized here can also be expanded to other bioturbated facies and upscaled for use toward reservoir recovery strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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.
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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 découle