Relative Permeability Curve Shapes in Coalbed Methane Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relative permeability curves in coalbed methane reservoirs (CBM), acquired by analysis of production data, can differ from laboratory-measured curves due to complications such as stress-desorption dependent permeability and cross-formational flow. This paper aims to derive relative permeability curves for coalbed methane reservoirs using production data analysis, as well as discuss curve characteristics and shapes. Field examples from the San Juan Basin in the US and the Qinshui and Ordos Basins in China are presented to provide a worldwide view of relative permeability curve shapes. These field examples are analysed using a tank type model, a common production data analysis tool, and the influential factors on curve shapes are discussed. The results and analysis indicate that permeability enhancement during the life of the well, and cross-formational flow between the coal seam and adjacent formations, can strongly control curve shapes. These effects, when not detected, can result in irregular relative permeability curve shapes obtained by analysis of production data. Direct measurement of permeability enhancement requires time-lapse production tests while investigation of cross-formational flow of water into coal seams requires hydraulic connectivity assessment, which are time consuming and expensive to conduct. The signatures of relative permeability curves presented in this study allow indirect determination of permeability enhancement and cross-formational flow in coal seam gas reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».