A New Azimuthal Deep-Reading Resistivity Tool for Geosteering and Advanced Formation Evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drilling services and oil companies have long been interested in acquiring the capability of landing a well accurately in a hydrocarbon reservoir and remaining in it for optimal drainage. Although traditional logging-while-drilling (LWD) propagation resistivity tools can help to achieve this goal, their overall effectiveness is not satisfactory because they lack azimuthal sensitivity. Ideally, geosteering and advanced formation evaluations, such as anisotropy calculations, require azimuthally sensitive measurements. This paper discusses a newly developed propagation resistivity tool that is designed to be azimuthally sensitive for use in geosteering and formation evaluation while drilling. It uses the tilted antenna concept to produce directionally sensitive measurements that are lacking in traditional LWD propagation tools. This paper also discusses the theory and the development of this tool, as well as the experimentation and numerical modeling data used to characterize its azimuthal capability. Advanced application algorithms used to calculate the horizontal and the vertical resistivity (anisotropy calculation), as well as dipping angle will be explained in detail. Finally, the paper presents and discusses field examples to demonstrate that this newly developed tool is a two-in-one service: geosteering and advanced formation evaluation. The azimuthal deep-reading resistivity is shown to bear the promise for use in optimization of well trajectory and well placement, as well as in advanced formation evaluation while drilling. This newly developed tool is superior to traditional propagation tools in locating bed boundaries and in keeping the well in the desired pay zone. In addition to providing traditional multi-depth of investigation resistivity measurements, this new tool provides multi-depth of investigation azimuthal resistivity measurements.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle