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Enregistrement W2624301506 · doi:10.2118/186089-pa

Magnetic-Resonance Imaging of Fines Migration in Berea Sandstone

2017· article· en· W2624301506 sur OpenAlexaff
Armin Afrough, Mohammad Sadegh Zamiri, Laura Romero‐Zerón, Bruce J. Balcom

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)Phase (matter)GeologyVolumetric flow rateInletPorosityMineralogyMechanicsNuclear magnetic resonanceChemistryGeotechnical engineeringGeomorphologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Fines migration is a phenomenon of practical importance in the petroleum-production and drilling industry. The movement of clay particles, induced by incompatible aqueous-phase chemistry or high flow rate, obstructs pore throats downstream of the fluid flow, leading to permeability reductions that can be as large as two orders of magnitude. Magnetic-resonance-imaging (MRI) methods derived from the Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG) method (Meiboom and Gill 1958) can map T2 distributions in porous rocks, hence showing the spatial variation of the pseudo-pore-size distribution. In this work, the traditional water-shock experiment was used to mobilize clay particles in the aqueous phase flowing in Berea core plugs. Spin-echo single-point imaging (SE-SPI), a phase-encoding MRI method derived from the CPMG method, was used to determine spatially resolved T2 spectra of the samples, and therefore the pseudo-pore-size distributions. The shift in the T2 spectra of the core inlet and outlet showed opposite trends. The pore-size distribution of the inlet and outlet, inferred from T2 distributions, were shifted to larger and smaller values, respectively. Therefore, the average pore size was increased at the inlet of the core and reduced at the outlet of the core. This MRI method provides a new analytical approach to screen reservoirs for potential fines-migration problems.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,380

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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