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Enregistrement W2615114506 · doi:10.2118/185591-ms

Models for Calculating Organic and Inorganic Porosities in Shale Oil Reservoirs

2017· article· en· W2615114506 sur OpenAlexaff
Jaime Piedrahita, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Latin America and Caribbean Petroleum Engineering Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEcopetrol
Mots-clésOil shalePorosityTotal organic carbonOrganic matterMineralogyVolume (thermodynamics)Petroleum engineeringGeologyEffective porosityKerogenSoil scienceEnvironmental scienceEnvironmental chemistrySource rockChemistryGeotechnical engineeringStructural basinOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study is to present methods for calculating organic and inorganic porosities in shale oil reservoirs. This is achieved by combining density, neutron and NMR logs as well as laboratory geochemical and synthetic geochemical properties of organic matter. The study also presents methods for calculating these porosities when all the above data are not available. This is important as data scarcity is a common problem in most shale reservoirs. Shales are generally composed by clays, inorganic matrix, organic matter and natural fractures. In this study, responses of density, neutron, and NMR logs are written in terms of properties of each shale component including clays, solid and porous volume for both inorganic (including natural fractures) and organic matter. Different analytical models are built depending on available input data and the approach used to convert weight total organic carbon (TOC) to TOC volume percentage. However, as is usually the case, the availability of different sources of information including geochemical data, routine and/or special core analysis will enhance the validity of the interpretation. Models developed in this study indicate that organic porosity results (intrinsic and scaled to total volume) are very consistent with values measured in the laboratory and values reported in the literature. There are three approaches for converting weight TOC to percent volume TOC. Our results show that these three approaches have to be used carefully. Their indiscriminate use can lead to errors as the organic porosity is very sensitive to the TOC transformation. The organic porosity is also very sensitive to properties assumed for each component of the reservoir rock. Depending on petrophysical and reservoir engineering needs, the organic porosity can be easily scaled to the volume of only the organic matter (intrinsic organic porosity) or to the bulk volume (total organic porosity) of the total system. In addition to organic porosity, the models developed in this study also allow calculating kerogen volume and its respective solid portion, allowing thus an estimate of solid kerogen and porosity within the kerogen material. Furthermore, the models also allow calculating inorganic porosity (matrix plus natural fractures). Unlike current models that use separately conventional logs or NMR logs to calculate the porosity associated with organic matter, this study integrates all these logs as well as laboratory and synthetic geochemical properties of organic matter to develop new methods for estimating rigorously-scaled organic porosity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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