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Enregistrement W2038981691 · doi:10.2523/iptc-17202-ms

Estimation of the Relative Contributions of Different Hydrocarbon Charges to the Sw Qaidam Basin Accumulations Using Micro-Spectroscopy Analysis of Petroleum Inclusions

2013· article· en· W2038981691 sur OpenAlexaff
Lily Gui, Shaobo Liu, Keyu Liu, Yi Zhao, Meng Qingyang, Jiaqing Hao

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluid inclusionsHydrocarbonMaturity (psychological)API gravityGeologyPetroleumInclusion (mineral)QuartzMineralogyGeochemistryAnalytical Chemistry (journal)ChemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a series of paper, the characteristics of petroleum inclusions described by ?max from the UV and CH2/CH3 ratio from the FT-IR spectra. On the basis of optical microscopic, microthermometric, fluorescence spectroscopic and FT-IR spectroscopic analyses three types of hydrocarbon inclusions are identified in the study area: namely yellow fluorescencing oil inclusions,blue fluorescencing oil inclusions andgas inclusions, representing two episodes of oil charges and one gas charge possibly related to readjustment of the associated gases down dip. The first episode of oil charge is represented by the predominantly yellow fluorescencing oil inclusions trapped prior to the quartz overgrowth, whereas the second episode is marked by the blue fluorescencing fluid inclusions occurred after the precipitation of dolomite. Both the UV fluorescence and the FT-IR spectra show two distinct oil inclusion groups (yellow and blue) with ?max at 540 nm and 475 nm, respectively and corresponding CH2/CH3 ratios of 1.2 and 2.3, respectively. Microthermometric data indicate that the two groups of oil inclusions have different homogenisation temperatures (Th), corresponding to oil charge around 25 Ma and 10 Ma, respectively for the Gasi and Hongliuquan oilfields, 10 Ma and 5 Ma, respectively for the Yingdong Oilfield, SW Qaidam Basin. The yellow fluorescencing oil inclusions have relatively low maturity and API gravity compared with the blue fluorescencing ones. The current accumulations in the oilfields have maturity and API gravity similar to that of the yellow fluorescencing inclusions. It is concluded that the earlier hydrocarbon charge is thus the predominant contribution to the current accumulations. Introduction Hydrocarbon inclusions are minute petroleum fluids trapped during reservoir diagenesis [1–6]. They provide pristine compositional information of the hydrocarbons present at the time of charge that may offer important clues for understanding hydrocarbon charge history and reservoir fluid evolution. Hydrocarbon inclusions are currently being extensively used to investigate hydrocarbon charge timing and bulk physio-chemical compositions. Due to the minute amount of the fluids within individual inclusions and the complicated extraction procedure, despite of a number of attempts by various authors, so far there is no reported successful case on differentiating the physio-chemical compositions among individual inclusions that may represent different charges using GCMS. In this paper we report detailed characterisation of individual petroleum inclusions using micro-spectroscopy that recently pioneered by Pradier et al. In a series of paper, the micro-spectroscopic analytical methods include both the UV fluorescence spectroscopy and FT-IR spectroscopy. Parameters derived from the micro-spectroscopy such as ?max from the UV fluorescence spectra and CH2/CH3 ratio from the FT-IR spectra can be used to determine the characteristics of the physio-chemical compositions of individual petroleum inclusions including aromatic content, thermal maturity and API gravities with proper calibrations. The TSF parameter is uesd to describe the feature of oil and hydrocarbon inclusion, the R1 parameter is a ratio between TSF emission intensity at 360nm and 320nm at a Excitation wavelength of 270nm, R has closely related to the API and maturity.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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