Permeability Estimation in Chalk Using NMR and a Modified Kozeny Equation
Notice bibliographique
Résumé
An NMR logging-based permeability estimator was implemented for chalk. Several authors have identified the inability of accurate prediction of permeability from NMR logs in carbonates. Current models (namely Coates and SDR) may yield unreliable permeability data and require extensive calibration of parameters. Also, calibration requires data from core analysis, which undermines one of the key advantages of the technology: minimizing the need of expensive coring runs. A modified Kozeny method is used for permeability estimation from NMR logs. Unlike the model of Coates and SDR, does not require calibration. To translate the T2 relaxation distribution into pore size, an analogy is made between the NMR T2 data and the MICP output. Specific surface data acquired by the Brunauer Emmett Teller method (BET) was used to aid the interpretation of the surface relaxivity. The model was tested in a chalk reservoir borehole in the North Sea, for which NMR logs and permeability data for 4 core plugs are available. Results achieved using the modified Kozeny equation are in better agreement with the Klinkenberg permeability of core plugs than both the SDR and Coates methods. They are also superior to the results found by the application of Kozeny's equation when used without input from NMR data.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».