Reconciling Retort versus Dean Stark Measurements on Tight Shales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the complexity of tight shale reservoirs, core analysis has become an increasingly important source of data for evaluating these systems. However, as there are no generally agreed upon testing protocols, there are competing methods for obtaining such primary data as fluid saturations and porosity. The two most commonly employed commercial methods are Dean Stark toluene combined thermal and solvent extraction and thermal extraction by retort. However, the impact of these protocols on the rock and its fluid phases is different, primarily due to the abundance of clays. While the Dean Stark extraction produces a total porosity and total water saturation, data suggest significantly elevated values of these parameters relative to what is measured through the retort process, resulting from significantly higher amounts of water recovered. This distinction is fundamentally important for using core analyses in shale for calibrating logs and/or determining reserves, as both methods claim to report the same parameters. To understand this effect, we have assembled a data set of compatible core analyses from various laboratories from several wells for a tight-gas shale reservoir in the United States. In addition, we conducted thermogravimetric analysis and Karl Fischer Titration with methanol extraction on splits of the same samples. The retort, thermogravimetric, and Karl Fischer data generally agree in the amount of water eluted from the samples (per gram of rock), while the Dean Stark data show significantly more water. We suggest this excess water could be a portion of the structural water in the clays, which should not contribute to porosity and saturation. Additionally, there is a relationship between this excess water and the total clay content from XRD. This correlation to XRD analyses suggests that a correction can be determined, leading to more accurate porosity and saturation values necessary for proper reserves estimations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».