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Enregistrement W2895092203 · doi:10.2118/191644-ms

Geochemical Productivity Index, Igp: An Innovative Way to Identify Potential Zones with Moveable Oil in Shale Reservoirs

2018· article· en· W2895092203 sur OpenAlexaff
Jaime Piedrahita, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEcopetrol
Mots-clésOil shalePetrophysicsPetroleum engineeringGeologyMaturity (psychological)Tight oilPorosityOrganic matterWell loggingSoil scienceMineralogyGeotechnical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A method is presented to identify intervals in shale oil reservoirs that contain moveable hydrocarbons with a novel geochemical productivity index, Igp. This index merges 3 important rock properties that always have to be considered for sound shale oil reservoir characterization: vitrinite reflectance (%R°), oil saturation index (OSI), and free water porosity (ϕFW). Integration of this index with other petrophysical properties and geomechanical parameters leads to define intervals with moveable oil. Shale oil is both source and reservoir rock. Hence, it is critical to know both its organic matter maturity and oil/water flow capacity. The introduced Igp considers these features simultaneously; maturity is evaluated by discretizing %Ro from 0 to 1 depending whether the rock is immature or not; free oil flow capacity is modeled normalizing OSI between 0 and 1 based on results from Rock-Eval pyrolysis (REP) obtained in the laboratory or electric logs; and water flow capacity is estimated from ϕFW, obtained with the use of NMR log, which is transformed to an index between 0 and 1. Use of the Igp is explained with real data from a vertical well that penetrates several stacked shale oil reservoirs. However, the same approach can be used in any other kind of wellbore architecture (deviated, horizontal, geosteered). Initially, a correlation between vertical depth and %R° is developed. This results in a continuous organic matter maturity curve along the well section. Next, OSI is simulated with the use of a bin porosity from NMR log, where T2 is between 33 and 80 ms and is correlated with OSI data from REP. As a result, a good match between simulated and real OSI data is achieved. Similar to OSI, ϕFW is also calculated from the NMR log but using a bin porosity when T2 is greater than 80 ms. All these 3 parameters are transformed to partial indexes, which are combined into a unique index, Igp. When the index is greater than 0.66 there is a good chance that the 3 conditions mentioned above will be met. For the example well considered in this study, it was found that almost 30% of total vertical section has good moveable oil potential. This corresponds to 10 intervals in the well. The key novelty of the paper is that it develops a continuous curve of an index that is easy-to-use and is powerful for identifying intervals with moveable hydrocarbon potential. This is true even in those intervals without laboratory data due to the continuity of the Igp curve. In addition, the Igp integrates criteria that are usually applied independently.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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