Estimating Klinkenberg-Corrected Permeability From Mercury-Injection Capillary Pressure Data: A New Semianalytical Model for Tight Gas Sands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents the practical applications of a semi-analytical model for estimating the Klinkenberg-corrected permeability from mercury-injection capillary pressure (Hg-pc) data in tight gas sands. The fundamental relationships between rock pore size/geometry and basic rock properties are well-documented in the petroleum literature. Moreover, since rock pore characteristics can be accurately quantified from interpretation of mercury-injection capillary pressure data, the literature is replete with models for estimating permeability from Hg-pc data. However, existing Hg-pc models tend to yield inconsistent results — and few models have been shown to be directly applicable for low-permeability sands. The basis of our model is the Purcell/Burdine model (bundle of capillary tubes) combined with the Brooks/Corey model (power law relationship of capillary pressure versus wetting phase saturation). We tested our model using more than 100 sets of mercury-injection capillary pressure data. Effective porosity in our data set ranges from 4 to 14 percent, while absolute permeability ranges from 0.005 to 0.5 md. The primary technical contribution of this paper is a tuned model for estimating Klinkenberg-corrected permeability from mercury-injection capillary pressure (Hg-pc) data in tight gas sands. The final form of our model allows estimation of the absolute (Klinkenberg-corrected) permeability as a function of effective porosity, irreducible wetting phase saturation, displacement pressure, and pore size characteristics. The model is also reversible — we can estimate a capillary pressure profile from routine permeability and porosity data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».