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Enregistrement W2044887667 · doi:10.1190/int-2014-0052.1

Qualitative and quantitative reservoir bitumen characterization: A core to log correlation methodology

2015· article· en· W2044887667 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInterpretation · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesUniversidad Industrial de SantanderEcopetrolJames Madison UniversityMaersk OilConocoPhillips
Mots-clésPetrophysicsAsphaltFormation evaluationAsphalteneReservoir modelingWell loggingPetroleum reservoirGeologyCarbonatePorosityCharacterization (materials science)Petroleum engineeringMineralogyChemistryGeotechnical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reservoir bitumen is a highly viscous, asphaltene-rich hydrocarbon that can have important effects on reservoir performance. Discriminating between producible oil and reservoir bitumen is critical for recoverable hydrocarbon volume calculations and production planning, yet the lack of resistivity contrast between the two makes it difficult, if not impossible, to make such differentiation using conventional logs. However, the nuclear magnetic resonance (NMR) response in bitumen-rich zones is dominated by short transverse relaxation times (T2) and a low apparent fluid hydrogen index (HIapp), providing an opportunity to identify the presence of reservoir bitumen. Therefore, NMR logging technology becomes crucial in the characterization of reservoirs in which the presence of bitumen may be of concern. We used NMR and other log data to identify and quantify the occurrence of reservoir bitumen in a carbonate reservoir. A thorough petrophysical evaluation was performed using a full suite of logs, formation pressure measurements, and laboratory core analysis data. We discuss several quick methods to identify intervals with a higher chance of reservoir bitumen presence. The short transverse relaxation times (T2) and consequently lower T2 logarithmic mean time values are characteristics of bitumen-rich zones. Another characteristic is low HIapp in these zones and consequently lower NMR porosity estimates when compared to porosity estimates from the density and neutron tools. We analyzed 2D longitudinal-transverse relaxation time (T1-T2) maps for core samples at different depths to confirm the presence of reservoir bitumen in some wells using laboratory low-field NMR data. We observed a high T1/T2 ratio at various depths, which is an indication of high-molecular-weight hydrocarbons. The presence of bitumen at the same depths was confirmed by thin section analysis, and it is the likely cause for failed formation pressure testing attempts at those depth intervals. Partial cleaning of reservoir bitumen-rich core plugs results in helium-injection porosity estimates that are too low, and they are closer to the NMR porosity than to density porosity, the latter being more consistent with actual values. In addition, the grain density (GD) calculated by He injection is significantly lower than the GD estimated from elemental capture spectroscopy and X-ray diffraction techniques. Disregarding these effects complicates the core to log correlation, which is common practice for porosity calculations using the density log. A volumetric rock model was used to reconcile core and log data as well as to calculate the saturation of reservoir bitumen. The methodologies for reservoir bitumen characterization introduced here can be applied successfully in different reservoirs for more reliable and precise reservoir evaluation and production planning.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,343 · 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