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Enregistrement W2144656689 · doi:10.1306/01270605130

The controls on the composition of biodegraded oils in the deep subsurface: Part II—Geological controls on subsurface biodegradation fluxes and constraints on reservoir-fluid property prediction

2006· article· en· W2144656689 sur OpenAlexaffabout
Steve Larter, Haiping Huang, Jennifer Adams, Barry Bennett, Olufemi Jokanola, Thomas B. P. Oldenburg, Martin Jones, Ian M. Head, C. L. Riediger, Martin G. Fowler

Notice bibliographique

RevueAAPG Bulletin · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaAlberta EnergyUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyBiodegradationPetroleum engineeringGeochemistryPetrologyMining engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The principal controls on the fluid properties of biodegraded oil systems have been determined by a combination of petroleum geochemistry, numerical modeling of oil biodegradation in reservoirs, and analysis of oil property data sets from a variety of geological settings. Petroleum biodegradation proceeds under anaerobic conditions in any reservoir that has a water leg and has not been heated to temperatures more than 80°C. In most reservoirs with low concentrations of aqueous sulfate, methanogenic degradation is a primary mechanism of petroleum degradation, whereas in waters containing abundant sulfate, sulfate reduction and sulfide production may dominate. Net degradation of petroleum fractions in reservoirs is primarily controlled by the reservoir temperature, the chemical compounds being degraded, and relationships between the oil-water contact (OWC) area and oil volume. The relative volumes of water leg to oil leg, prior level of oil biodegradation, and reservoir water salinity act as second-order controls on the process. Typically, degradation fluxes (kilograms of petroleum destroyed per square meter of oil-water contact area per year or kg petroleum m−2 OWC yr−1) for fresh petroleum in clastic reservoirs are in the range of 10−3–10−4 kg petroleum m−2 OWC yr−1 and increase with decreasing reservoir temperature, from zero near 80°C, to a maximum flux at the OWC of less than 10−3 kg petroleum m−2 OWC yr−1 at a temperature less than 40°C. At very low reservoir temperatures and with severely degraded oils, such as are seen in the near-surface Canadian tar sands at the present day, the net degradation fluxes are much less than maximum values. Nutrient supply from the aquifer and adjacent shales, mostly buffered by mineral dissolution, probably provides the ultimate control on the range of degradation flux values. Oil compositional gradients and resulting oil viscosity variations are common on both reservoir thickness and field scales in biodegraded oil reservoirs and are a defining characteristic of heavy oil fields produced by crude-oil biodegradation. Continuous vertical gradients in the oil columns document episodic degradation for many millions of years, suggesting that the time scales of oil-field degradation and petroleum charging are similar. The flux-temperature relationship we have derived, coupled with typical reservoir charge histories, defines the range of variation of fluid properties seen in many biodegraded oil provinces and identifies oil charge, mixing of biodegraded and fresh oils, and reservoir-temperature history as the primary controls on fluid properties. These flux-temperature relationships are easily integrated into prospect charge modeling procedures; sensitivity analyses show that the limiting factor in fluid property predictions, using even this first-level approach, are ultimately constrained by the accuracy of current oil-charge modeling estimates. The absence today of any functional geochemical proxies for assessing oil-residence time in oil fields and the substantial uncertainty in petroleum-charging times estimated by forward basin modeling is a major obstacle to more accurate fluid-property predictions that needs to be addressed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations293
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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