Addressing the Clay/Heavy Oil Interaction When Interpreting Low Field Nuclear Magnetic Resonance Logs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low field nuclear magnetic resonance (NMR) in the form of logging tools, bench top analysers or on-line sensors has shown tremendous promise for the interpretation of logs and subsequent characterization of heavy oil and bitumen reser-voirs as well as the evaluation of recovery efficiency. The key for this success is the ability to identify properly the NMR response of the heavy oil and bitumen components of the spectra. Contrary to earlier belief on this topic, NMR can de-tect at least part of the response of heavy oil and bitumen ei-ther down-hole or in the production line. The majority of the spectra for heavy oil and bitumen samples are detected at re-laxation times less than 10 ms. In clay free sands this spec- trum is quite clear and the response of the NMR interpretation algorithms is accurate. However, the spectra of sand contain-ing clays show clay bound water to be in the same range as bitumen. Not properly accounting for the contribution of the clay bound water in NMR spectra results in the overestimation of oil or bitumen content of a given formation. This paper presents experimental results of heavy oil samples and also the spectra of clay bound water for common clays found in Al- berta and Saskatchewan. After the spectra are compared inde-pendently, sand packs containing different amounts of clay and bitumen are prepared and their NMR spectra are obtained. Patterns of spectra overlapping are identified and a prelimi-nary clay bound water prediction algorithm is presented. This algorithm allows for the separation of the oil contribution from the total NMR spectrum. Examples from different formations illustrate the process by which NMR can be used to determine the oil saturation in different Alberta formations.
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 | 0,000 | 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) | 0,013 | 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 ».