Evaluating Multiple Methods to Determine Porosity from Drilling Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Porosity can be obtained from drilling data by using different correlations that relate the porosity to the unconfined compressive strength (UCS), which is obtained from drill bit inverted rate of penetration (ROP) models. Knowing the porosity at a given depth can benefit in helping to define the formations being penetrated and to characterize variations in a reservoir, thereby benefitting in selective stimulation. In this paper, previous studies that present methods for calculating porosity from UCS values will be compared and evaluated with sections of porosity that have been calculated from log data taken from three wells in Alberta, Canada. The correlations that will be compared include: Onyia, Sarda, Erfourth, and the UCS-gamma ray methods. The Onyia, Sarda, and Erfourth correlations are previously published while the UCS-gamma ray method correlates UCS in conjunction with the gamma ray at the bit. The porosity values that are found through these correlations are then plotted and their trends compared to each other as well as to the porosity obtained from log data in different sections from the well in Alberta, Canada. This process will help to determine what formation types are best correlated to the individual correlation. Typical drilling data is used in an inverted ROP model to obtain UCS. The UCS and gamma ray values are then taken and related to the porosity through the correlations presented in this paper and compared to the porosity determined from log data. Examining the different correlations that have been analyzed in various types of formations yield information indicating which correlation is best correlated to a specific formation type. The comparison's show that the predictability for some correlations are reasonable for limited datasets and sections of the well. To reasonably predict porosity values for mixed lithologies or shale formations, the integration of gamma log data is necessary. The trends exhibited from the correlations show that the comparison between porosity in shale is better seen when using the integrated UCS-gamma ray correlation. Utilizing the new UCS-gamma ray model seemingly indicates that this useful new method can more accurately predict porosity variations in mixed lithologies and in shale reservoir sections. Bettering stimulation placement as well as minimizing logging in the reservoir can greatly reduce the overall cost of the operation. The improved selective stimulation process could also allow for higher production rates and/or potential reduced stimulation cost, thus increasing overall profit.
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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 | 0,014 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».