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Enregistrement W2031329030 · doi:10.2118/132845-ms

Flow Units: From Conventional to Tight Gas to Shale Gas Reservoirs

2010· article· en· W2031329030 sur OpenAlexaff
Roberto Aguilera

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnudsen diffusionTight gasGeologyPermeability (electromagnetism)Oil shaleFlow (mathematics)PorosityPetroleum engineeringKnudsen numberTight oilPetrologyMechanicsGeotechnical engineeringHydraulic fracturingChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Process or delivery speed represented by the ratio of permeability and porosity is shown to provide a continuum between conventional, tight and shale gas reservoirs. The surprising result, based on core data from various North American basins, leads to distinctive flow units for each type of reservoir. The approximate boundary between viscous and diffusion dominated flow is estimated with Knudsen number. Viscous flow is present, for example, when the architecture of the rock is dominated by megaports, macroports, mesoports and sometimes microports (port = pore throat). Diffusion flow on the other hand is observed at the nanoport level. Results from this research compare well with the observation that grains and pores are smaller in shales as compared with tight and conventional gas formations. The process speed concept has been used successfully in conventional reservoirs for several decades. However, the concept presented in this paper for tight gas and shale gas reservoirs, with the support of core data, is new, and permits differentiating between viscous and diffusion dominated flow. This is valuable, for example, in those cases where the formation to be developed is composed of alternating stacked layers of tight sands and shales, or where there are lateral variations due to facies changes. It is concluded that there is significant potential in the use of process speed as part of the flow unit characterization of unconventional gas reservoirs.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0080,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations80
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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