Correction of Bound and Free Fluid Volumes in the Timur-Coates Permeability Equation for the Presence of Heavy Oil—A Case Study From the Golfo San Jorge Basin, Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the Golfo San Jorge basin, Argentina, the Timur-Coates permeability index obtained from the T2 distributions is considered as a good indicator of reservoir quality and has been used as a very important variable for production forecast. However, when heavy oil is present, having a relaxation time below the standard free fluid-bound fluid cut-off of 33 ms, it is conventionally counted as part of the bound fluid, independently of its mobility. For this reason, in case of movable heavy oil, the standard Timur-Coates permeability index using 33 ms tends to be always pessimistic, in eventual disagreement with other reservoir quality indicators as the SP curve, depositional environment, cuttings and production data. In order to perform a correction of the permeability index for the presence of heavy oil, two layers of one well from the Diadema field, with a complete set of SP, Resistivity, MREX and production data was selected and evaluated using 2DNMR (T2intrinsic - Diffusion) maps, which uses the diffusivity contrast for discriminating between capillary bound water and heavy oil, within the bound fluid window (BVI). The clay bound water (CBW) cut off has been chosen to be 6 ms. The results show that the corrected Timur-Coates permeability can increase by an order of magnitude in the tested zone of the reservoir layers, but can become even higher within the whole layers, which is a reasonable estimation for the corresponding channel depositional environment. The production data also support the interpretation, indicating that the NMR rock quality estimation can be performed more accurately even in the presence of heavy oil. The corrected Timur-Coates permeability values can be used in a future update for forecasting well production.
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 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 | 0,001 | 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 ».