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Enregistrement W2899945766 · doi:10.2118/192967-ms

Impact of Total Organic Carbon on Adsorption Capacity, In-Place Hydrocarbons, and Ultimate Recovery: A Case Study of the Duvernay Formation in Alberta, Canada

2018· article· en· W2899945766 sur OpenAlexafffundabout
Gaurav Sharma, Henry Galvis-Portilla

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésAdsorptionTotal organic carbonPetrophysicsKerogenOil shaleCarbonateChemistryOrganic matterPorosityMethaneMaturity (psychological)Volume (thermodynamics)Carbon fibersEnvironmental chemistryHydrocarbonMineralogyQuartzLangmuirGeologyChemical engineeringSource rockOrganic chemistryMaterials scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Unconventional reservoirs, especially shale gas reservoirs, exhibit dual porosity (free fluid porosity and adsorbed fluid porosity). The adsorbed volume is a function of total organic carbon (TOC) and thus, higher organic contents are assumed to be directly related to higher hydrocarbons in place. However, this case study tried to evaluate this concept and found that with higher TOC, though gas in place increases the recoverable hydrocarbons reduces due to the low contribution from adsorbed heavier components. We thoroughly evaluate the impact of organic contents on adsorbed hydrocarbons and further compare with the petrophysical properties and production behaviors; herein using information from the Devonian aged Duvernay Formation in Western Canada. First, multi-well analysis of core and log-derived TOC revealed that variations in organic contents are a function of the stratigraphy and thermal maturity, particularly increases in carbonate contents seems to correlate with lower organic contents, whereas increases in quartz and clays correlate with higher organic contents. Then, adsorption capacities were analyzed as a function of variations in the TOC. Finally, comparisons of hydrocarbons in-place and production contribution of the adsorbed volume is analyzed for different average TOC wells. It is observed that TOC impacts relative adsorption of methane which further impacts the fluid characteristics (gas wells have higher average TOC as compared to the oil wells). This observation becomes relevant as we could partially understand well performance from fundamental understandings of the variations in organic contents. Results of Langmuir isotherms indicate a significant increase in adsorption of heavier components compared to the increment in adsorption of methane components with higher TOC. This observation is further analyzed for production data of the multi-fractured horizontal wells which suggested the following: 1) desorption in the oil flowing wells increases as the saturation of the oil phase decreases, or in other words when the relative permeability of the gas increases. 2) In the gas flowing wells, desorption does not follow the trend of the relative permeability, while based on Langmuir pressure initial contribution is significant which declines as reservoir pressure drops. Further, for the gas flowing well, the production forecast from calibrated production model (with measured produced volumes) shows that post-production of 10 years, recovery is 3.66% in which contribution from desorption is about 17.6%. This observation in the production analyses highlights how with different adsorption capacities of heavier components, adsorption contribution in the production varies. Finally, post this study it is found that TOC plays a vital role in adsorption capacity, gas in place and in the production performance. The relation of the TOC with fluid characterization and recoverable reserves is complex and should be analyzed with the variation in adsorption and desorption capacity of lighter and heavier components.

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)0,000
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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