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Enregistrement W2013893778 · doi:10.2118/127313-ms

Rapid Assessment of Petroleum Potential of Bantumilli Marginal Oil Field by Using Infrasonic Passive Differential Spectrascopy (IPDS), an Indian Scenario

2010· article· en· W2013893778 sur OpenAlexaff
E.D. Rode, Stabak Das, Siva Ravindran, Monika Mukherjee, Arnab Bordoloi, Pydiraju Jinagam

Notice bibliographique

RevueAll Days · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsGeologyOil fieldPetroleum engineeringPetroleumNatural gas fieldGemologyEnvironmental scienceSeismologyGeotechnical engineeringEngineering geologyNatural gasEngineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bantumilli oil field is located in the Krishna - Godavari Basin, in the east coast of India. The field is considered marginal. Quantifying potential in marginal fields involves several challenges like heterogeneous reservoir quality, incomplete reservoir data, production and completion practices. Perhaps the most effective way to establish potential is to conduct a detailed integrated reservoir study, which is often time consuming, expensive and applicable to fields with existing flowing wells. Hence, there is a need for rapid turn around methods that characterize and predict actual volume of oil. Infrasonic Passive Differential Spectroscopy (IPDS) is one such technology that quantifies the hydrocarbon content in a field. The omni present infrasonic passive sound of the earth, transmitted through a reservoir containing differential media i.e., oil, gas and water, produces unique spectral signatures in the frequency range of 0 to 6 Hz. These signatures are used as direct hydrocarbon indicators. Bantumilli field contains hydrocarbons in multiple reservoirs. These reservoirs are thin and sporadic; their petrophysical characters vary conspicuously from one location to the other, do not indicate any specific trend and are not discernible in the seismic sections. IPDS technology was considered the apt solution as it would indicate the presence or absence of hydrocarbon accumulations in the combination traps of structure and stratigraphy. IPDS was executed for delineation of the oil field. Measurements conducted after calibration of the existing wells, resulted in the identification of prospects. Additionally, IPDS reaffirmed the faults, earlier envisaged from the seismic data. The potential of the field was established through IPDS survey. Application of the IPDS technology in marginal fields and by-passed oil in brown fields is significant as it eliminates the risk of drilling dry holes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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