Determination of Klinkenberg Permeability Conditioned to Pore-Throat Structures in Tight Formations
Notice bibliographique
Résumé
This paper has developed a pragmatic technique to efficiently and accurately determine the Klinkenberg permeability for tight formations with different pore-throat structures. Firstly, the authors use steady-state experiments to measure the Klinkenberg permeability of 56 tight core samples under different mean pore pressures and confining pressures. Secondly, pressure-controlled mercury injection (PMI) experiments and thin-section analyses are conducted to differentiate pore-throat structures. After considering capillary pressure curve, pore types, throat size, particle composition, and grain size, the pore-throat structure in the target tight formation was classified into three types: a good sorting and micro-fine throat (GSMFT) type, a moderate sorting and micro-fine throat (MSMFT) type, and a bad sorting and micro throat (BSMT) type. This study found that a linear relationship exists between the Klinkenberg permeability and measured gas permeability for all three types of pore-throat structures. Subsequently, three empirical equations are proposed, based on 50 core samples of data, to estimate the Klinkenberg permeability by using the measured gas permeability and mean pore pressure for each type of pore-throat structure. In addition, the proposed empirical equations can generate accurate estimates of the Klinkenberg permeability with a relative error of less than 5% in comparison to its measured value. The application of the proposed empirical equations to the remaining six core samples has demonstrated that it is necessary to use an appropriate equation to determine the Klinkenberg permeability of a specific type of pore-throat structure. Consequently, the newly developed technique is proven to be qualified for accurately determining the Klinkenberg permeability of tight formations in a timely manner.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».