MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2790820920 · doi:10.2118/189803-ms

On Estimating Irreducible Water Saturation in Tight Formations Using Nuclear Magnetic Resonance Relaxometry

2018· article· en· W2790820920 sur OpenAlexafffundabout
Razieh Solatpour, J. Bryan, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImbibitionRelaxometryPermeameterSaturation (graph theory)PorosityPermeability (electromagnetism)Well loggingBoreholeGeologyMineralogyNuclear magnetic resonanceChemistryMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Spin echoGeotechnical engineeringChromatographySoil scienceMagnetic resonance imagingPhysicsHydraulic conductivityPetroleum engineeringMathematicsSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most of the Nuclear Magnetic Resonance (NMR) log based permeability models require the estimation of the irreducible water saturation (Swirr). Several methods are available for calculating this parameter using NMR relaxometry. The most straightforward method with the lowest accuracy is to consider a fixed relaxation time (T2) value. It has been suggested to use a T2-cutoff equal to 10 ms for tight reservoirs. Another traditional experimental method involves centrifuging core plugs to Swirr. In this paper, an additional approach to separate free and bound water using NMR relaxation time is introduced. This method involves the area under the amplitude-T2 relaxation time graph. A series of experiments were conducted on 81 core plugs. These samples are mainly from the Western Canadian Sedimentary Basin. Core plugs are from Montney, Nordegg, Mist Mountain, Red Beds, Doig, Killam, Lathom, York River, Wapiti, Teslimkoy, Kesan, and Ordivician Quartz formations. NMR measurements were obtained initially on the dry cores to establish the presence of any liquids that were not cleaned or any isolated porosity. The air permeability was measured using an in-house permeameter. The cores were then brine saturated in two steps of spontaneous imbibition followed by forced imbibition under vacuum. The Archimedes principle was used to measure the sample pore volumes. Porosity was subsequently calculated. NMR relaxation data were then acquired on the brine-saturated cores. Then the core plugs were centrifuged under air to an expected irreducible saturation. NMR relaxation times were obtained on all cores at Swirr. NMR porosity, T2gm, Irreducible Bulk Volume (BVI), and Free Fluid Index (FFI) were calculated. Swirr was calculated with the three aforementioned methods. Excel Visual Basic for Applications (VBA) programming language was employed for analyzing the relaxation times. The Timur-Coates model was applied for permeability calculation using all the aforementioned Swirr estimation methods. Data were analyzed, and discrepancy analysis was conducted. The implemented area analysis method has been used previously in reservoir typing based on formation types and also as a factor in one permeability model. However, this is the first time this approach is used in calculating FFI/BVI exclusively. This method is faster than conventional estimators, and it is the only method that can implement Timur-Coates based permeability models for logging tools. From the experimental point of view, only a single NMR measurement is needed. Centrifuging the cores is not necessary. The possibility of cracking these cores due to spinning is eliminated. This new approach is less computationally demanding, and calculations are easier to perform. It is proven that the fast peak area method is more accurate than the fixed T2-cuttoff and in some cases the centrifuge method.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydrocarbon exploration and reservoir analysisTravaux en français237 207