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Enregistrement W2327987405 · doi:10.1190/int-2015-0139.1

Advanced methods for the evaluation of a hybrid-type unconventional play: The Bakken petroleum system

2016· article· en· W2327987405 sur OpenAlexfundno aff
Iain Pirie, Jack Horkowitz, Gary A. Simpson, John Hohman

Notice bibliographique

RevueInterpretation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityHess Corporation
Mots-clésPetrophysicsGeologyWell loggingFormation evaluationBoreholePetrologyPetroleum engineeringReservoir modelingWirelineUnconventional oilGeomechanicsOil fieldTight oilOil shaleLoggingPetroleum reservoirHydraulic fracturingSeismic inversionPorosityGeotechnical engineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid-type plays such as the Bakken petroleum system (BPS) can be particularly challenging from an interpretation, completion, or production perspective due to the mix of conventional and unconventional elements coexisting within a relatively short depth interval. In the BPS, conventional aspects include the presence of separate reservoir intervals, which, depending on your location within the basin, may include the Scallion, Middle Bakken, Sanish, and Three Forks. Unconventional aspects include the Lower Bakken and Upper Bakken shales, which are organic-rich shales comprising source rock and reservoir. Developing an accurate petrophysical evaluation of these formations requires a priori knowledge of the mineralogy, fluids, and geomechanical properties such that appropriate logging measurements, core analysis methods, and interpretation techniques can be obtained and used. During the development phase of an oil field, the log and core measurements being acquired and the petrophysical evaluation being performed may vary significantly from well to well across the field. Some wells may have triple-combo wireline or logging-while-drilling measurements consisting of bulk density, neutron porosity, and induction or laterolog resistivity, supplemented with a total gamma ray measurement. Borehole sonic logs may also have been acquired in some wells primarily for seismic calibration, geomechanical modeling, and hydraulic stimulation design. If the “standard” suite of measurements and petrophysical evaluation being provided fail to accurately represent the true complexity of the formations being evaluated, the asset valuation will, in most cases, be negatively impacted. Our formation evaluation of the BPS led to the identification of unique petrophysical challenges for each of the formations comprising the BPS. Traditional formation evaluation methods were applied to the BPS based on triple-combo measurements, a traditional petrophysical analysis, and the evaluation of net feet of pay. Advanced evaluation methods and techniques were then applied to address the petrophysical complexities identified with core evaluation, advanced log measurements, and discrepancies between the two. New petrophysical models were developed and fine-tuned to address the shortcomings of the simple models, and the net feet of pay were reevaluated using these new models. The detailed formation evaluation program used to characterize the BPS consisted of standard triple-combo logs supplemented with advanced downhole measurements including: (1) triaxial resistivity for thin-bed analysis, (2) nuclear magnetic resonance for porosity, free-fluid, and kerogen identification, (3) dielectric dispersion for water saturation, (4) geochemical spectroscopy for mineralogy and total organic carbon, and (5) dipole sonic for dynamic rock properties. Petrophysical models were developed using deterministic and probabilistic methods to integrate the measurements acquired for the most accurate analysis of porosity, saturation, and mineralogy and to best describe the hydrocarbon production potential of the BPS.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations8
Publié2016
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Résumé présentoui

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