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Enregistrement W2008463997 · doi:10.2118/167047-ms

Laboratory Permeability and Diffusivity Measurements of Unconventional Reservoirs: Useless or Full of Information? A Montney Example from the Western Canada Sedimentary Basin

2013· article· en· W2008463997 sur OpenAlexaboutno aff
Albert Cui, Ron Brezovski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)GeologyPetrophysicsSedimentary rockPetroleum engineeringPetroleum reservoirPorosityOil shalePetrologyFormation evaluationGeotechnical engineeringSoil scienceGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Permeability is one of the most critical parameters characterizing unconventional (shale or tight) gas and oil reservoirs for resource evaluation and exploitation. Permeability is also perhaps the most difficult parameter to be accurately characterized because it is not just a single number but a complicate property with attributes that depend on many factors (namely sampling or testing scale, pore shape and size and distribution, different transport mechanisms, different test fluids, pore pressure, effective stress, and even temperature). Laboratory permeability measurements are mainly conducted on cores or smaller samples. The size and scale of laboratory measurements are hence severely limited as compared to the meters or kilometers scale of exploration or producing fields. Even in the scale of centimeters or less, for the same core samples, laboratory measurements likely yield variable permeability spanning several orders of magnitudes, leading to seemingly useless laboratory permeability for field applications. In this study, using samples from the Montney Formation in the Western Canada Sedimentary Basin as an example, we first present contrasting laboratory permeability measurements with different methods or experimental conditions. Explanations to the seemingly contradictory permeability measurements are then provided in context of different transport modes in highly heterogeneous microporous unconventional reservoir rocks, highlighting that the contrast laboratory measurements are not useless but full of information for understanding the complex characteristics of microporous unconventional rocks. Appropriate experiments to determine the appropriate permeability and their application to field problems are also discussed, which is helpful for petroleum geologists and engineers to better understand the unique permeability system of unconventional reservoirs and hence to make optimal decisions for successful unconventional resource exploitation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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