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Enregistrement W2792010386 · doi:10.2118/189791-ms

Determination of Thermal Maturity and Maturation Trajectories in Shale Petroleum Reservoirs with the Use of Modified Pickett Plots

2018· article· en· W2792010386 sur OpenAlexafffund
Bukola Olusola, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChina National Offshore Oil CorporationUniversity of Calgary
Mots-clésPetrophysicsGeologyOil shalePorosityPermeability (electromagnetism)Electrical resistivity and conductivityCompactionMineralogyWell loggingShale gasPetroleum engineeringSoil sciencePetrologyGeotechnical engineeringChemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper develops innovative methods for analysis of some important exploration and production problems in shale petroleum reservoirs such as the determination of burial maturity and maturation trajectories, and determination of sweet spots with the use of Modified Pickett plots. The methods are explained with data from 226 Niobrara wells. Pickett plots have been used historically as a powerful tool for petrophysical analysis of well logs. The plots represent a snapshot on time that corresponds to the time when the well logs are run. Pickett plots rely on pattern recognition observable on log-log crossplots of porosity vs. true resistivity. The analysis has been used in the past primarily for determination of water saturation. However, the plot has been extended throughout the years for evaluation of other parameters of practical importance including, for example, permeability, process or delivery speed (permeability over porosity, k/ϕ), bulk volume of water (BVW) and pore throat apertures. In this paper, Pickett plots are extended from representing a snapshot on time to representing millions of years of burial and maturation trajectories. The proposed method is explained with data from 226 Niobrara wells. The modified Pickett plots leads to curved lines of water saturation (Sw) and BVW. The maturation trajectories on the plot help to explain compaction and why as maturation increases to generate oil and gas condensate, resistivity goes up. However, as maturation increases to generate dry gas in the Niobrara, resistivity decreases. The Lopatin time-temperature index (TTI) is also included in the modified Pickett plot. The proposed methodology also allows estimating changes in pore throat sizes updip and downdip of a structure, as well as in a basin flank. The ability to combine maturity, pore throat sizes, as well as porosity and process speed in a single graph makes the modified picket plot a valuable tool with potential to locate sweet spots in shale petroleum reservoirs to locate areas for possible improved oil recovery (IOR) and enhanced oil recovery (EOR). The key contributions of this paper are generating an original method for determining burial maturity and maturation trajectories of shale petroleum reservoirs with the use of modified Pickett plots, as well as determining changes in pore throat sizes in different places of a structure, which lead to the location of sweet spots. Although the methodology is explained with data of the Niobrara shales, it should have application in other shale petroleum reservoirs of the world.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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