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Enregistrement W1978314298 · doi:10.2118/2007-107

Study of Hydrated Clay Reactions to Various Cations Using Low-Field NMR

2007· article· en· W1978314298 sur OpenAlexafffund
Pei-Yuan Chung, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésField (mathematics)Materials scienceChemistryChemical engineeringEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low-field NMR has been used in downhole logging tools for fluid and petrophysical evaluation of many petroleum reservoirs. In heavy oil and oil sand formation evaluation, clays have a signature response to low field NMR, that is similar to that of oil. A further study of clays alone is the key to evaluate and to better understand clay-water interactions in a fast and non-destructive way. Clays can be found throughout many sectors of the petroleum industry. From reservoir evaluation to environmental pollution, clays are known to have swelling properties that can pose problems including plugging of pore throats within the reservoir or possible lateral movement of contaminants on the surface. This paper is part of a larger study on clay characterization with low-field NMR. Of particular interest in this study is the interaction of clays with high salinity brines. Clays are typically surrounded by ionequilibrated water prior to exposure to high cation-content brines. In this study, four types of clays are used: kaolinite, illite, calcium-montmorillonite and sodium-montmorillonite. The clays are initially hydrated with distilled water and are then exposed to varying cation solutions. The cations used are Na+, Ca2+ and Mg2+, which are readily found in formation brines. NMR spectra of clays exposed to brines tend to show distinct characteristics of both amplitude and mean relaxation. Analysis of the NMR spectra correlates the NMR response to clay-chemistry of the individual clays. Introduction Low Field Nuclear Magnetic Resonance (NMR) has been utilized throughout the petroleum industry to evaluate and characterize many petroleum reservoirs. This technique has been successful in discriminating between oil and water, quantifying the fluids within a porous medium, as well as the amount of mobile and immobile fluids. The principles of this technique have been extensively published elsewhere1, 2 and will not be repeated here. The presented work deals with the interpretation of NMR spectra of clay/water and clay brine mixtures. The spectra are generated through the CPMG pulse sequence and correspond to the inverted decay curves of transverse relaxation1, 2. The ability to determine clay bound water has been studied for many years. Several researchers have undertaken rigorous lab experiments to study the clay-bound water (CBW) in NMR, as the responses are similar to that of heavy oil and oil sand evaluation. Prammer et al.3 conducted field and laboratory experiments on clays that were exposed to synthetic brine samples resembling that of seawater and put through a press to remove excess water. The authors concluded that the clay mineralogy had little influence on where CBW volumes lie but had significance in the surface-to-volume ratio, which is an indicator of the cation exchange capacity (CEC). Also, based on the field and laboratory data, the relaxation time for CBW lies in the 1ms range. Straley et al.4 evaluated cores for porosity, pore size distributions, free-fluid porosity, clay-bound water, permeability, oil viscosity and oil saturation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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