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Enregistrement W1996901038 · doi:10.2118/78504-ms

Rock Type Constrained 3D Reservoir Characterization and Modeling

2002· article· en· W1996901038 sur OpenAlexaff
Fernando P. T. Silva, Ahmed Ghani, Abdulla Al Saadi Al Mansoori, Asnul Bahar

Notice bibliographique

RevueAbu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensKerr Wood Leidal Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsGeologyReservoir modelingDiagenesisPermeability (electromagnetism)FaciesPetrologySedimentary depositional environmentPetroleum reservoirStyloliteGeostatisticsPorosityGeotechnical engineeringMineralogyGeomorphologyPetroleum engineeringSpatial variabilityStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the results of a reservoir characterization and modelling study based on reservoir rock typing (RRT) of Lower Cretaceous carbonate reservoirs in one of Abu Dhabi Onshore oil fields. The final goal is to obtain multiple realizations of 3D descriptions of the petrophysical properties, namely porosity and permeability, which match and are consistent with the underlying RRT scheme, at the grid block level. The RRT were described in all sections of the reservoir for all cored-wells. The established reservoir rock types were based on depositional facies sequences, diagenetic overprints and petrophysical properties, including pore throat size distribution, porosity and permeability. The model reveals that the vertical changes in the rock types are a function of depositional facies, while the lateral variation down structure across the same lithofacies unit are controlled mainly by diagenesis. Considering the limited number of cored wells compared to the total number of loged-wells, the characterization started by predicting both permeability and rock type at the non-cored wells. Permeability was predicted using a combination of regression analysis and geostatistics. The use of geostatistics not only has been usefull in capturing the high variability of permeability but also has ensured that the core data is fully honored at plug locations. Rock type was estimated at the non-cored well using discriminant analysis. Consistency checks were been applied to the results of both prediction to ensure consistency between properties and rock types. Non-consistent results were assigned as unestimated-points. A geological conceptual model, in the form of iso-rock type maps, was used to QC the results of the prediction at the non-cored well and as a tool in deriving soft information about the spatial relationship of the different rock types. The 3D descriptions of the properties were generated using a geostatistical technique. The technique not only honors the conditioning data and spatial relationship of each property, but also honors the local relationship between each property and the rock type. Additionally, some constraints derived from the diagenetic model were implemented in the modeling process to ensure that the model follows the geological conceptual model as much as possible. In transforming the well-log data into the model grid, appropriate scale-up methods and grid-block thickness were selected to ensure that reservoir heterogeneities are maintained. Multiple realizations of the properties were generated in order to capture and to quantify the intrinsic variability of the model. The results of this characterization study will be used for flow performance evaluation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations14
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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