Thermomagnetic Analyses of the Permeability Controlling Minerals in Red and White Sandstones in Deep Tight Gas Reservoirs: Implications for Downhole Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our recent work on deep tight gas reservoirs containing red and white sandstones (Potter et al., 2009) has shown that the presence of small amounts of hematite in reservoir samples has a dramatic effect on permeability. Such conclusions were made using laboratory based low and high field magnetic susceptibility measurements on reservoir rock samples and by comparing these measurements with the permeability data. These rapid, non-destructive magnetic measurements have previously been applied in clastic reservoir samples (Potter, 2005, 2007; Ivakhnenko, 2006; Ivakhnenko and Potter, 2006, 2008; Potter and Ivakhnenko 2007, 2008) and carbonate reservoir samples (AlGhamdi, 2006; Potter et al 2008). However, such laboratory based analyses are not representative of the downhole in-situ conditions, especially in deep gas reservoirs where temperature can reach quite high values. Typical tight gas reservoir depths can reach to about 4000m (Abu-Shanab et al 2005) and 6000m (Jianming et al 2008) and the equivalent temperatures would measure 131 °C and 192 °C respectively (Mayer-Gurr, 1976). This paper investigates the in-situ magnetic properties of permeability controlling reservoir minerals (hematite and illite in this case) via laboratory experiments to model downhole conditions. We perform magnetic hysteresis measurements at various temperatures in order to 1) quantify mineralogy and 2) to show changes in the magnetic behaviour of these minerals at in-situ downhole conditions. From these measurements, we are able to show whether the mineralogy and/or domain state of these permeability controlling minerals is likely to change with temperature in the deep gas reservoirs. This can have a major impact on permeability. We also show some results from another red and white tight gas reservoir where there is a strong correlation between core permeability and magnetic susceptibility data. In this particular reservoir, the presence of siderite in the white sections of the core greatly improves permeability. Once again for this reservoir, the permeability is low in red sections of the core due to the presence of hematite.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».