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Enregistrement W2789413697 · doi:10.2118/189825-ms

Estimation of Petrophysical Properties of Tight Rocks from Drill Cuttings Using Image Analysis: An Integrated Laboratory-Based Approach

2018· article· en· W2789413697 sur OpenAlexafffundabout
Cassandra P. Vocke, Hanford J. Deglint, Christopher R. Clarkson, Chris Debuhr, Amin Ghanizadeh, Shirley Hazell, Marc Bustin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMultiple System Atrophy CoalitionUniversity of Calgary
Mots-clésPetrophysicsGeologyDrill cuttingsMineralogyPermeability (electromagnetism)PorosityCore sampleGeotechnical engineeringPetrologyDrillingCore (optical fiber)Materials scienceComposite materialDrilling fluid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Standard laboratory techniques for determining petrophysical and geomechanical properties (e.g. porosity/permeability, Young's modulus, unconfined compressive strength) of tight rocks routinely require perfectly-cylindrical core plugs and/or large amounts (30+ g) of crushed-rock materials. Further, these measurements are time-consuming and expensive to perform. Therefore, indirect approaches for estimating rock petrophysical and geomechanical properties using small amounts of drill cuttings, which are usually the only reservoir samples available from multi-fractured horizontal wells (MFHWs), have recently received attention. Using an integrated, multidisciplinary approach that combines a customized image analysis software developed in-house with non-destructive microscopic techniques, practical laboratory-based workflows are generated to determine a variety of rock petrophysical properties including mineralogical composition, cementation, and porosity using drill cuttings. An "artificial" cuttings sample suite (core plugs crushed/sieved to 20/35 US mesh size), obtained from a prolific liquid-rich tight siltstone reservoir within the Montney Formation (Alberta, Canada), is analyzed in this study. Using a scanning electron microscope (SEM), back scattered electron (BSE) images, energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) and cathodoluminescence (CL) images are collected to be used as inputs for an in-house image analysis software. Elemental maps obtained from EDS allow for the distribution of the mineral assemblage to be computed. Experimental observations indicate that rock petrophysical and geomechanical properties are partly controlled by the rock microstructure/microfabric in the studied Montney samples. Using a cathodoluminescence (CL) microscope and image processing, the detrital quartz grain is resolved from surrounding cement to determine the total percentage of cement in the samples. The cement content in the sixteen samples ranges from 14.5% to 23.7%, with an average overall cement content of 19.5%. For the analyzed samples, the porosity values estimated from microscopic images ranges from 3.5% to 10.4%, averaging 5.8%. The developed algorithms for indirect estimation of mineralogical composition, cementation and porosity from drill cuttings have significant practical applications for characterization of the Montney. Performing non-destructive microscopic observations using drill cuttings, these algorithms can be used as an alternative tool to provide quantitative estimates of rock fabric/texture and reservoir quality along any vertical/lateral intervals of interest within the Montney. In absence of core plugs and/or large amounts (30+ g) of crushed-rock material, the application of this integrated workflow could be of significant interest to the Montney operators, at least at the preliminary stage of stimulation treatment, to selectively target intervals along the vertical/lateral sections of the reservoir for improving performance.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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