A Variable Shape Distribution (VSD) Model for Characterization of Pore Throat Radii, Drill Cuttings, Fracture Apertures and Petrophysical Properties in Tight, Shale and Conventional Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fractal and power law distributions have been found in the past to be useful for modeling some reservoir properties following the assumptions of constant shape and self-similarity. This study shows, however, that pore throat apertures, fracture apertures, petrophysical and drill cuttings properties of unconventional formations are better matched with a variable shape distribution model (as opposed to constant shape). This permits better reservoir characterization and forecasting of reservoir performance. Pore throat apertures, fracture apertures, petrophysical properties and drill cutting sizes from tight and shale reservoirs are shown to follow trends that match the variable shape distribution model (VSD) with coefficients of determination (R2) that are generally larger than 0.99. The good fit of the actual data with the VSD allows more rigorous characterization of these properties for use in mathematical models. Data that could not be described previously by a single equation can now be matched uniquely by the VSD. Examples are presented using data from conventional, tight and shale formations found in Canada, the United States, China, Mexico and Australia. In addition, the study shows that the size of cuttings drilled in vertical and horizontal wells can also be matched with the VSD. This allows the use of drill cuttings, an important direct source of information, for quantitative evaluation of reservoir and rock mechanics properties. The results can be used for improved design of stimulation jobs including multi stage hydraulic fracturing in horizontal wells. This is important as the amount of information collected in horizontal wells drilled through out tight formations, including cores and well logs, is limited in most cases. It is concluded that the VSD is a valuable tool that has significant potential for applications in conventional, low and ultra-low permeability formations and for evaluating distribution of rock properties at the micro and nano-scale.
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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) | 0,000 | 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 ».