MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120815905 · doi:10.5539/eer.v2n1p107

Research on New Method of Clastic Reservoir Permeability Interpretation

2012· article· en· W2120815905 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Liu, Hong Fang, Xing Zhang

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTortuosityPermeability (electromagnetism)Hagen–Poiseuille equationPorosityApproximation errorInterpretation (philosophy)GeologyMaterials scienceSoil scienceMechanicsMathematicsFlow (mathematics)Geotechnical engineeringComputer scienceGeometryMathematical analysisChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reservoir permeability is an important parameter in reservoir evaluation and the research on surplus oil distributing regularities. However, it is difficult to calculate it accurately in the process of reservoir interpretation. The ordinary interpretation model uses the rough linear relationship between porosity and permeability within a semi-log coordinate system, resulting in much error. In this paper the permeability calculating formula, including three parameters, porosity, pore-throat radius and pore tortuosity, was deduced from the unity of Poiseuille Capillary Model and Darcy’s Law. Based on that, data of core physical properties analysis, mercury injection and well logging were used to construct the empirical relationship between pore tortuosity and pore-throat radius, thus realizing the transformation of permeability calculation from the solo empirical model to the semi-theoretical and semi-empirical model. The calculated results showed that the relative error of the new model was 20.26%, with 22.46 percentage points lower than the error of the traditional empirical model.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy and Environment ResearchMême sujetHydrocarbon exploration and reservoir analysisTravaux en français237 207