Sensitivity Analysis of the Effect of Pore Structure and Geometry on Petrophysical and Electrical Properties of Tight Media: Random Network Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Several methodologies published in the literature can be used to construct realistic pore networks for simple rocks, whereas in complex pore geometry formations, as formed in tight reservoirs, such a construction still remains a challenge. A basic understanding of pore structure and topology is essential to overcome the challenges associated with the pore scale modeling of tight porous media. A stochastic random generation algorithm was employed to assess the effects of certain pore structure and geometries on the estimation of petrophysical and electrical properties of tight media through physically realistic 3D random networks. A Weibull truncated equation was used to predict the distribution of network pores and throats. An equivalent 3D pore network of Berea Sandstone was generated based on published pore and throat size distributions. The estimated porosity, absolute permeability, and formation factor of the reconstructed pore network are in good agreement with published laboratory measurements. Moreover, the estimated drainage and imbibition relative permeability curves are in a good match with corresponding experimental relative permeability curves. Subsequently, the effect of pore structure on basic core properties is evaluated by varying the Berea network pore size, throat size, and coordination number (connectivity) distributions. Finally, the effect of pore and throat geometries on two phase flow properties is investigated. The study shows the importance of taking into consideration the internal pore structure for petrophysical and electrical properties estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».