Numerical investigation of dynamic and static properties of reservoir rocks
Notice bibliographique
Résumé
A 3D geomechanical model describes the elastic and mechanical properties of rock as well as underground stresses. The static elastic parameters of rock are required to build a model. However, the elastic properties resulting from wireline logs, dynamic experiments and seismic inversion are dynamic and must be converted. Implementing an accurate conversion is an essential part of any 3D geomechanical model. The static and dynamic moduli can be obtained by numerical and experimental methods. Laboratory experiments are known to provide more realistic outcomes, but this method has its constraints such as availability of samples, time constraints and limitation of experimental resources. Other approaches such as numerical modelling can be used supplementarily to compute the mechanical behaviour and elastic parameters of sandstone. This paper provides a literature review on past numerical modelling efforts to examine dynamic and static parameters of rocks. This is followed by an explanation of grain and core scale model and research methodology. A discrete element model-based numerical simulation is then carried out using Itasca’s particle flow code in 3D. The digital plug scale specimen was calibrated to replicate the experimental findings and was then used to establish a broad sensitivity analysis on the important parameters. The simulation results were in good agreement with experiments on sandstone specimens. The present study forms a foundation for building a more reliable 3D geomechanical model and consequently better field development, reducing risks and lowering costs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».