An Improved Triple-Porosity Model for Evaluation of Naturally Fractured Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Summary Many naturally fractured reservoirs are composed of matrix, fractures, and nontouching vugs (there can also be any other type of nonconnected porosity that can occur; for example, in intragranular, moldic, and/or fenestral porosity). An improved triple-porosity model is presented that takes these different types of porosities into account. The model can be used continuously throughout a reservoir with segments composed of solely matrix porosity, solely matrix/fractures, solely fractures/vugs, or the complete triple-porosity system. The model improves a previous triple-porosity algorithm by handling rigorously the scale associated with each: matrix, fractures, and vugs. This permits determining more-realistic values of the cementation or porosity exponent, m, for the composite system and consequently improved values of water saturation and reserves evaluations. The values of m for the triple-porosity reservoir can be smaller than, equal to, or larger than the porosity exponent of only the matrix blocks, mb, depending on the relative contribution of the vugs and fractures to the total porosity system. It is concluded that not taking into account the contribution of matrix, fractures, and vugs in the petrophysical evaluation of triple-porosity systems can lead to significant errors in the determination of m, and consequently in the calculation of water saturation, hydrocarbons in place, and recoveries, and ultimately can lead to poor economic evaluations—either too pessimistic or too optimistic. This is illustrated with two examples from Middle East carbonates.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».