The Quantitative Description of Tight Sand Reservoir Fracture in Sulige Gas Field
Notice bibliographique
Résumé
The Sulige gas field is a typical tight sand reservoir, Ordos Basin, the fracture development degree directly affects the development of the natural gas, especially affects the volume fracturing effect of horizontal well and the deliverability of the natural gas, the appropriate method to describe the fracture is very important. At present, outcrop, core and FIM are general methods to describe the fracture development degree, but they have inherent shortages. In the Sulige gas field, a few of cores and poor representativeness can not illustrate the fracture distribution in well bore, and imaging logging data are especially absent. Su53 gas field was used as an example in the Sulige gas field, during the research of the fracture, based on fractal theory, through using the amplitude difference data between deep investigate double lateral resistivity (Rd) and shallow investigate double lateral resistivity (Rs), and other conventional logging data, in combination with the response characteristics of fracture in the logging curve, reservoir fracture was quantitatively identified by the analysis method of R / S , the relationship between fractal dimension value and fracture density was quantitatively analyzed , the vertical heterogeneity of fracture distribution was analyzed, and the relationship between fractal dimension value of fracture and initial deliverability of gas well was researched. The results which were tested by the data of drilling cores and productions available, indicate that the method of R / S is feasible to quantitatively describe the fracture development degree; the relationship between fractal dimension value and fracture density is positively relative, fractal dimension value is bigger, the fracture is more developed; there is a good corresponding relationship between fractal dimension value and deliverability of gas well, fractal dimension value decreases with a decrease of deliverability. Key words: Fractal; R / S analysis; Logging curve; Tight sand reservoir fracture; Fracture description
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».