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Enregistrement W2912675801

Application of pore throat size distribution data to petrophysical characterization of Montney tight-gas siltstones

2018· article· en· W2912675801 sur OpenAlexaffvenue
Takashi Akai, James M. Wood

Notice bibliographique

RevueBulletin of Canadian Petroleum Geology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsPorosityTight gasTortuosityPermeability (electromagnetism)GeologyMineralogyRelative permeabilityWettingCapillary pressurePorous mediumGeotechnical engineeringComposite materialMaterials scienceChemistryHydraulic fracturing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pore throat size distribution (PSD) is a fundamental characteristic that influences the large-scale petrophysical properties and reservoir quality of tight rocks in unconventional plays. Here, we use PSD data obtained from mercury intrusion capillary pressure (MICP) and nuclear magnetic resonance (NMR) measurements of Montney tight-gas siltstones to investigate the relationship of pore throat size to several other petrophysical attributes including porosity, permeability and total organic carbon (TOC) content. We find that pore size correlates positively with porosity but negatively with TOC. Additionally, we evaluate methods to estimate absolute permeability and gas relative permeability from MICP data and compare the modeled results with measured data. Estimates of absolute permeability using peak pore throat diameter in the bundle of tortuous tubes model are found to closely match measured permeability values when a tortuosity factor of 3 is applied. Estimates of relative permeability using MICP data in a modified Purcell approach are found to be comparable to measured values only if gas is considered as the wetting phase rather than the non-wetting phase. Hydrocarbon-wet reservoir conditions and the negative correlation of porosity with TOC are both consistent with the presence of solid bitumen/pyrobitumen as a pervasive pore-filling phase (Wood et al., 2018, this issue).

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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,040

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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