Computer Modeling of Porosity and Lithology for Complex Reservoirs Using Well-Log Measurements
Notice bibliographique
Résumé
The high degree of heterogeneity, saturation of multiphase fluids, and presence of clays in complex reservoirs make each of the three porosity logs (sonic, density, and neutron), if used independently, generally record inaccurate porosity. For such reservoirs, combining different logs gives accurate results of porosity. The reservoirs of Terra Nova and Hibernia (Jeanne d?Arc Basin), offshore of the eastern coast of Canada, are saturated with multiphase fluids, enriched with clays, and made of compacted and heterogeneous rocks, in terms of the lithological and mineralogical composition, and the size and shape of the grains and pores. In this study, the porosity and the rock constituents were determined for both reservoirs using a computer technique in which the iteration process was applied. That was done by developing and using various computer programs and models, and utilizing numerous data from several logs analyzed at 0.2-m sampling-depth intervals. The more the number of logs and iterations used in computation, the higher the degree of accuracy of results obtained. The reservoirs are made of shalestone, sandstone, siltstone, limestone, marlstone, and conglomerate. The porosity varies widely, because of variations in the rock composition and overburden pressure. The modeled porosity was compared to the porosity measured by the compensated neutron log (CNL). The results indicate that the CNL-measured porosity is generally higher than the modeled porosity by about 50%. The CNL-measurements are greatly affected by the high amount of hydrogen that is chemically bound in the shales, hydrocarbons, and water. Therefore, CNL records higher values of porosity when porosity is actually low, and lower values of porosity when it is actually high.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».