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Enregistrement W2326906837 · doi:10.2118/175954-ms

Impact of Solvent-Extraction on Fluid Storage and Transport Properties of Montney Formation

2015· article· en· W2326906837 sur OpenAlexafffundabout
Amin Ghanizadeh, Christopher R. Clarkson, Sérgio Francisco de Aquino, A. Vahedian, Omid H. Ardakani, Hamed Sanei, James M. Wood

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaEncana (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesSeven Generations Energy
Mots-clésPetrophysicsSolventToluenePorosityExtraction (chemistry)AdsorptionGas pycnometerPermeability (electromagnetism)Materials scienceMineralogyChromatographyChemical engineeringGeologyChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pore and pore-throat blocking materials may have a negative effect on reservoir quality, as has been recently determined for the low-permeability, hydrocarbon bearing portions of the Montney Formation. Some of these materials, such as salt and bitumen, may be extractable using different solvents combined with the Dean-Stark extraction process. The primary objective of the current study is therefore to investigate the impact of solvent-extraction on various geochemical and petrophysical characteristics of low-permeability intervals. To accomplish this goal, a comprehensive dataset was collected for two sample suites from the Montney Formation (western Alberta, northeastern British Columbia; Canada), before and after sequential solvent-extractions with organic solvents. The samples are analyzed after three different treatments: 1) "as-received", 2) toluene-extracted and dried, and, 3) toluene/methanol-extracted and dried. The methods used for characterization of the samples after each treatment are Rock-Eval pyrolysis (TOC content, S1, S2); helium pycnometry (grain density, porosity); low-pressure gas (N2, CO2) adsorption (surface area, pore volume, pore size distribution); and crushed-rock gas (He) permeability. Importantly, to ensure a proper comparison of the different sample treatments, the solvent-extraction and subsequent geochemical and petrophysical analyses are performed on identical samples; therefore, the effect of sample heterogeneity is mitigated. The impact of solvent-extraction on grain density, pore network attributes (surface area, pore volume, pore size distribution) and permeability of the Montney samples depends on the organic matter content, solvent type and other sample-to-sample variations. For one dataset (batch A), the change in petrophysical properties is variable and not predictable, while for the other (batch B), grain density, pore network attributes (surface area, pore volume, modal pore size distribution) and permeability exhibit an increase after sequential solvent-extraction with toluene and methanol. The variability observed for batch A is possibly attributed to (1) different degrees of salt precipitation, depending on the "in-situ" water/brine content and the salinity of the "in-situ" (formation) water and/or (2) experimental uncertainties/errors. A detailed discussion of the experimental uncertainties/errors is provided to elucidate the impact of these factors on the experimental outcomes. In the current study, it is demonstrated that by applying multiple analysis techniques on two diverse sample suites subject to three different treatments, the variation in pore structure and fluid flow characteristics of fine-grained tight oil/gas reservoirs before and after solvent-extraction can be quantified. The quantification of these effects may have important implications for both shale matrix transport characterization, which usually involves some form of extraction prior to petrophysical evaluation, and stimulation treatments for improving hydrocarbon recovery by removal of pore-blocking materials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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