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Enregistrement W2057762320 · doi:10.2118/162772-pa

The Use of Electromagnetic Mixing Rules for Petrophysical Evaluation of Dual- and Triple-Porosity Reservoirs

2013· article· en· W2057762320 sur OpenAlexafffund
Bukola Olusola, Guang Yu, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésPetrophysicsPorosityMixing (physics)Saturation (graph theory)ExponentMatrix (chemical analysis)Petroleum engineeringPorous mediumGeologyMechanicsMineralogyGeotechnical engineeringMaterials scienceMathematicsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Electromagnetic mixing rules such as the Maxwell-Gamett rule, the Bruggeman equation, and the coherent-potential formula, are shown to be useful for the evaluation of the porosity exponent m in naturally fractured reservoirs represented by dual- and tripleporosity models. Comparisons are made with core data from limestone, dolomite, and tight gas reservoirs to corroborate results from the theoretical models. Rigorous values of m reduce the uncertainty in the calculated values of water saturation and, thus, improve the estimates of hydrocarbons in place and recoveries, particularly in situations in which sufficient data are not available to use the material-balance approach. The main advantage of the new method developed in this paper for petrophysical analysis is that it can handle, with the use of a single equation, the individual mixing rules previously mentioned, and at the same time, depending on the availability of data, it can quantify the values of matrix, fracture, and nonconnected-vug porosity, and the porosity exponent of the total porosity system. It is concluded that electromagnetic mixing rules provide a useful methodology for the petrophysical evaluation of complex dual- and triple-porosity reservoirs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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