Qualitative and quantitative reservoir bitumen characterization: A core to log correlation methodology
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».