Synthetic core from conventional logs: A new method of interpretation for identification of key reservoir properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We developed a unique method to generate reservoir attributes by creating an artificial core for those wells that have no core, but that have gamma, neutron, and density logs. We examined sedimentary facies distributions, reservoir attributes, and mechanical parameters of the rock for noncored wells to increase the data density and improve the understanding of the reservoir. This method eventually helps to improve high-resolution 3D geocellular models, geomechanical models, and reservoir simulation in reservoir characterization. Artificial or synthetic cores are created using a single curve that builds facies templates using the information from the cores of nearby offset wells, which belong to the same depositional environment. The single curve, called the fine particle volume (FPV), is the average of two shale volumes calculated from the gamma-ray log and from a combination of neutron and density logs. Using facies templates, the FPV curve builds the synthetic core for geocellular modeling and reservoir simulation, and it represents the sedimentary facies distribution in the well with all the reservoir attributes obtained from laboratory data of the original core. The vertical succession of the synthetic core has the characteristics of actual sedimentary facies with reservoir attributes such as porosity, permeability, and other rock properties. The result of creating the synthetic core was validated visually and statistically with the actual cores, and each of the cored wells was considered as a noncored well. The limitation of this method is associated with the accuracy of the logging data acquisition, normalization factors, and facies template selection criteria.
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 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 ».