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Enregistrement W2061163478 · doi:10.2118/2005-264

Determination of Connate Water Salinity From Core

2005· article· en· W2061163478 sur OpenAlexaboutno aff
C. Pan

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalinityCore (optical fiber)GeologyPetroleum engineeringEnvironmental scienceComputer scienceOceanographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the parameters needed to calculate in-situ water saturation from wireline logs is the resistivity of connate water, Rw. It is usually determined by measuring the resistivity and chemical composition of uncontaminated connate water produced from the formation or underline aquifer. If the formation does not produce any connate water, e.g., Deep Basin plays in Western Canada and tight gas reservoirs, or the produced water is contaminated it is difficult to determine accurate Rw necessary for water saturation calculation. This paper presents the results of a laboratory study of examining the validity of core based salinity determination. Controlled experiments were conducted on core samples, one Berea sandstone core, one tight sandstone core and one tight carbonate core with the latter two coming from gas producing formations in Alberta. The air permeability of the samples varies from 1 mD to 80 mD. Standard sandstone brine and carbonate brine of known salinity and compositions were used as the base fluids for comparison in the tests. Several methods, i.e., electrical properties measurement (back calculating Rw), de-ionized water flow through extraction, methanol flow through extraction, and extraction of core salts by leaching ground core, are compared and the pros and cons of each method are discussed. All of the methods tested in the study provided reasonably good results for the sandstone samples with little soluble minerals but poor results for the carbonate sample due to soluble minerals in the matrix. The effect of dissolution of soluble minerals on extracted salinity and individual ion concentrations are evaluated. Introduction One of the parameters needed to calculate in-situ water saturation from wireline logs is the resistivity of connate water, Rw. It is usually determined by measuring the resistivity and chemical composition of uncontaminated connate water produced from the formation or underline aquifer. Log analysis using SP logs and interpretation from porosity and resistivity logs in aquifer are other possible sources of Rw values. If the formation does not produce any connate water, e.g., deep basin plays in Western Canada and tight gas reservoirs, or the produced water is contaminated it is difficult to determine accurate Rw necessary for water saturation calculation. Difficulty also arises if the salinity of connate water in a reservoir is not constant, leading to vertical and/or areal variation in Rw in the reservoir (McCoy, et al, 1994; Rathmell, et al., 1995; Rathmell, et al. 1999). In these cases core based salinity measurement provides an alternative and, sometimes, the only method to determine the Rw values. Accurate measurements of core water salinity are based on the assumption that all of the chemical ions in connate water at reservoir conditions are still contained and remained the same in the core water at ambient conditions at surface. If the formation water is not at or near the solubility limits, i.e., soluble at reservoir temperature and pressure but insoluble at ambient conditions, it is possible to cut cores that retain in-situ formation water compositions by low invasion coring technology and oil based mud (OBM).

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,997

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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