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Enregistrement W2057465882 · doi:10.2118/168070-ms

Frequency Dependent Magnetic Resonance Response of Heavy Crude Oils: Methods and Applications

2013· article· en· W2057465882 sur OpenAlexaff
Arjun Kurup, Andrea Valori, H. N. Bachman, Jean‐Pierre Korb, Martin D. Hürlimann, Łukasz Zieliński

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneDispersion (optics)Relaxation (psychology)Crude oilNuclear magnetic resonanceMaterials scienceRange (aeronautics)Analytical Chemistry (journal)ChemistryPetroleum engineeringGeologyChromatographyOrganic chemistryComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oilfield nuclear magnetic resonance (NMR) applications are widely accepted for characterizing reservoir rocks and fluids. All of the downhole applications, and most oilfield NMR lab work, are carried out assuming that the results are independent of the operating frequency. The assumption is generally warranted, since most NMR logging tools and lab devices operate in the 0.5 to 2 MHz range. However, two strong motivations exist for investigating the frequency dependence (that is, dispersion) of NMR of crude oil samples: 1) introduction and acceptance of lower frequency logging while drilling (LWD) and multi- frequency wireline NMR tools, and 2) sensitivity of NMR dispersion to the interaction and dynamics of molecules of varying size in complex fluids. We report here on a versatile frequency-dependent lab NMR measurement known as fast field cycling (FFC) NMR. The results clearly demonstrate a frequency dependence of the longitudinal relaxation time, T1, for crude oils between 10 kHz and 40 MHz. The study investigates the full T1 distributions for crude oils containing significant amounts of all the SARA (saturates, aromatics, resins, asphaltene) fractions, including a broad range of concentrations for the heavier fractions. For crude oils containing minimal asphaltene and resin fractions, the dispersion is minimal. In contrast, crude oils containing larger concentrations of asphaltene and resins show a clear shift of the T1 distribution to longer times at higher frequencies. We will discuss the implications and benefits of NMR dispersion for oilfield application. We suggest how the dispersion can be understood in terms of the molecular dynamics of asphaltenes with the rest the oil. Finally, we will provide an overview of the experimental challenges in making these measurements, including the hardware design and the specialized pulse sequences required for acquiring multi-frequency data.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,353
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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