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Enregistrement W1972980611 · doi:10.2118/09-03-15-da

Advances in Magnetic Resonance Relaxometry for Heavy Oil and Bitumen Characterization

2009· article· en· W1972980611 sur OpenAlexafffund
Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésRelaxometryCharacterization (materials science)Petroleum engineeringAsphaltComputer scienceEnvironmental sciencePermeability (electromagnetism)Process engineeringConstruction engineeringGeologyNanotechnologyMaterials scienceEngineeringChemistryMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper offers a summary of the advances in heavy oil and bitumen reservoir characterization and fluid stream monitoring using low field magnetic resonance tools. Both laboratory and field advances are presented. Although the bulk of the work discussed was performed in our laboratory, a selection of other pertinent technologies is also presented. This overview aims at offering the reader a quick reference of what has been achieved in the past ten years and it is hoped that it will be used as a guide for future development in this area. Introduction Low field nuclear magnetic resonance (NMR) relaxometry is a technology that offers significant benefits in reservoir characterization through the magnetic resonance logging tools that are offered by oil and gas service companies(1). These tools can offer measurements of porosity, permeability, mobile and bound fluids and, potentially saturations, if they are properly calibrated. This technology has been active in its latest reincarnation since the middle of the 1980s. It was originally developed with conventional oil and gas reservoirs in Texas and the North Sea. There are currently several excellent reviews and two recommended books for those interested in studying the topic in detail(1–4). Through low field NMR we measure the amount of and the mobility of hydrogen-bearing molecules. For reservoir characterization applications, such molecules translate into gas, water or oil present within a formation. Although the physics of the process are not the focus of this overview, a brief introductory summary is included. For details, the reader is directed to the references above. The measured parameters in NMR are amplitudes of hydrogenbearing signal and relaxation times of hydrogen-bearing molecules. The amplitude is directly proportional to the amount of protons present and it can be correlated to the volume or mass of fluids within the region of measurement. The relaxation time is affected by the relative mobility of the hydrogen-bearing molecules. Thus, as visocsity increases, or the surroundings of the relaxing hydrogen are restricted, then relaxation occurs faster. There are two relaxation times that can be measured: longitudinal (T1) and transverse (T2). The focus of our work deals with transverse relaxation phenomena. Figure 1 is used as the typical figure to explain different types of relaxation spectra obtained when exposing different systems in the standard pulse sequence that is used in logging and laboratory tools alike. The spectrum of bulk water (i.e. water in a beaker) is a simple narrow peak that shows relaxation at T2 of ~2,500 ms. Compared to water, bulk bitumen (viscosity of ~1,000,000 mPas at room temperature) typically relaxes with a broader peak at less than 2 ms. Thus, in principle, a beaker that is half-full of water and half-full of bitumen would show two peaks, as shown in Figure 2. Figure 1,2,3,4 (available in full paper) In this case, the oil is somewhat lighter than that of Figure 1 (viscosity of ~100,000 mPas at room temperature).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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