Sweet Spot Mapping in the Montney Tight Gas Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A common goal in unconventional plays is to create a sweet spot map by integrating all available data, including seismic data. This map could be utilized to optimize future drilling locations. Thus, in order to establish the workflow, we conducted a sweet spot mapping study in the Lower Triassic Montney tight gas play in the Western Canadian Sedimentary Basin, specifically focusing on prediction of lateral variations in condensate-gas ratio (CGR). A 3D geomodel was first created to obtain the 3D distribution of reservoir quality and completion quality properties which are expected to be potentially correlated with CGR. In the model, simultaneous AVO (Amplitude Variation with Offset) inversion results were fully utilized by geostatistically integrating with the well log data. Typical SRV (Stimulated Reservoir Volume) geometry in the study area was estimated from analysis using production data and microseismic data. For each producing well, average values for the reservoir quality and completion quality properties within the estimated SRV were obtained from the 3D geomodel to directly compare with the CGR value. Statistical analysis including crossplot and multiple-regression analysis was conducted to investigate the effectiveness of model properties as predictors of CGR. The analysis result implied that the reservoir depth and gas content are the most dominant properties for predicting lateral variations in CGR at seismic-scale. The reservoir depth is interpreted as a first-order control of thermal maturity and CGR. High gas content and low CGR is also observed in areas of higher porosity, which may correspond to secondary migration pathways for methane (Wood and Sanei, 2016); this is a second order control on gas content and CGR. Multiple-regression analysis was perfomed to obtaine a formula that explains CGR distribution by using the most effective combination of model properties. A CGR map was created by applying the established formula to the entire study area. The map of predicted CGR is consistent with the measured CGR. The map will be utilized for optimization of future drilling locations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».