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Enregistrement W2766472206 · doi:10.1144/petgeo2017-017

Micropore network modelling from 2D confocal imagery: impact on reservoir quality and hydrocarbon recovery

2017· article· en· W2766472206 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePetroleum Geoscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSaudi AramcoCMG Reservoir Simulation FoundationHouston Advanced Research Center
Mots-clésGeologyTelmatologyIgneous petrologyMetamorphic petrologyGeobiologyEconomic geologyEnvironmental geologyGemologyPetroleum engineeringRegional geologyMicroporous materialRacing slickPetrologyQuality (philosophy)HydrogeologyGeochemistryEngineering geologyVolcanismPaleontologyGeotechnical engineeringTectonicsEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microporosity in carbonate reservoirs is globally pervasive and commonly used to explain high-porosity, low-permeability reservoirs, higher than expected water saturations, low resistivity pay zones and poor sweep efficiency. The potential for micropores to store and produce hydrocarbons has long been recognized, yet limitations on tools to evaluate microporosity has prevented rigorous evaluation. Here we demonstrate a workflow for evaluating microporosity through a combination of laser scanning confocal microscopy (LSCM) and pore network modelling. Specific values for microporosity and permeability calculated in our study should not be applied explicitly, as these are simulated values, but they demonstrate the viability of micropore networks to store and flow hydrocarbons. Carbonate reservoir assessment is critical not only in the petroleum industry, but also for applications in hydrothermal and mineral resources, carbon capture and storage, and groundwater supply. This approach can be applied to understand the potential for any reservoir to hold and transmit fluids.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,252 · 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