IMPROVEMENT OF PERMEABILITY MODELS USING LARGE MERCURY INJECTION CAPILLARY PRESSURE DATASET FOR MIDDLE EAST CARBONATE RESERVOIRS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, eight permeability models are calibrated to a large mercury injection capillary pressure dataset obtained from the Middle East region. The permeability models are: Purcell, Thomeer, Winland, Swanson, Pittman, Huet, Dastidar, in addition to the Buiting-Clerke permeability models. The coefficients of the models have been determined using three different regression techniques: ordinary nonlinear least-squares regression, weighted nonlinear regression, and multiple regressions of nonlinear models after linearization. Using the original and adjusted coefficients, permeability values were estimated and compared to the actual data. Comprehensive statistical and graphical comparison is made between the different regression techniques. The study indicates that, in general, permeability models with published constants produce high errors. Major improvements in results, however, have been accomplished when using the generalized permeability models with their calibrated coefficients. The modified Winland and Swanson models show the best prediction performance. In addition, the modified Purcell model shows a significant improvement with the updated parameters. This study enhances the estimation of absolute permeability and hence better reservoir description.
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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 | 0,000 |
| 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