X-RAY IMAGING TECHNIQUE SIMPLIFIES AND IMPROVES RESERVOIR-CONDITION UNSTEADY- STATE RELATIVE PERMEABILITY MEASUREMENTS
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes an x-ray imaging technique that has been successfully employed to simplify and improve one of the most basic (and potentially most error-prone) laboratory measurements required for calculating relative permeability functions from unsteadystate core flood data - namely the measurement of fluid production and saturation history. Typically, during conventional unsteady-state core tests, fluids that are produced from a core travel through some distance of tubing downstream from the core before reaching the device that measures or infers produced fluid volumes. Because production is normally measured downstream from the outlet face of the core, a number of corrections are necessary to compensate for upstream and downstream tubing volume, time lag between when fluids exit the core and when they are measured or observed, and any volume changes that occur because of differences in pressure and temperature at the point of measurement compared to core conditions. Measurement complexity and potential for errors increase when produced fluids do not separate quickly. Thus, potential sources of error include how data is corrected as well as how production is measured. Obviously, data errors yield imprecision in relative permeability results. By acquiring x-ray images of the entire core at various times during a coreflood using an x-ray image intensifier or similar type of device, one gains real time data describing bulk saturation changes within a core. This data is processed to yield volumetric data for input in conventional unsteady-state relative permeability calculations. Production data does not need to be time corrected as it directly reflects fluid saturation changes within the core plug during times that directly match those of pressure measurements. The technique greatly simplifies reservoir condition tests even when produced fluids separate slowly or are in the form of emulsions. Examples from reservoir condition tests are provided to demonstrate the technique.
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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 | 0,004 | 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 | 0,002 |
| 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 ».