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Enregistrement W2946625050 · doi:10.1306/01301917052

Oil retention and intrasource migration in the organic-rich lacustrine Chang 7 shale of the Upper Triassic Yanchang Formation, Ordos Basin, central China

2019· article· en· W2946625050 sur OpenAlexaff
Caineng Zou, Songqi Pan, Brian Horsfield, Zhi Yang, Siying Hao, Entao Liu, Leifu Zhang

Notice bibliographique

RevueAAPG Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesHelmholtz-Zentrum Potsdam - Deutsches GeoForschungsZentrum GFZNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilPetroChina Company LimitedChinese Academy of Sciences
Mots-clésGeologyOil shaleStructural basinGeochemistrySichuan basinChinaShale gasSource rockShale oilPaleontologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Zhang 22 well was drilled in the Ordos Basin, penetrating the Chang 7 Member of the Triassic Yanchang Formation, which, cumulatively, has more than 80 m (>260 ft) of black organic-rich shale of oil window maturity. Using 76 samples collected every 1 m (3 ft) from the well, the effects of stratigraphic fractionation and petroleum expulsion within five intervals of the Chang 7 shale were qualitatively and quantitatively documented. The organic-rich intervals 1, 2, and 5, having an average total organic carbon (TOC) of 6.79 wt. % and pyrolyzable hydrocarbon potential of 9.40 mg/g rock (i.e., the amount of hydrocarbons generated by pyrolysis between 300°C and 650°C [S2]), are defined as “generative units” in the Chang 7 shale system, compared to the “in-source reservoirs” or “sweet spots” (i.e., the third and fourth intervals), which contain a lower average TOC of 4.19 wt. % and an average S2 value of 7.17 mg/g rock, but the highest amount of free oil (average total oil of 7.35 mg/g rock). Geochemical and molecular compositions display distinctive differences between samples from these source and reservoir groupings. For example, bitumens from the generative units proportionally possess lower saturated hydrocarbons (56%–66%) than those from the in-source reservoirs (up to 81%). The proportions of aromatic and polar compounds in the generative units are accordingly higher than in their counterpart. The individual molecular weight distribution of sample extracts displays more light-end moieties being enriched in the generative units. By applying the compositional mass balance calculation, the overall and compound-specific expulsion efficiencies in the in-source reservoirs are abnormally negative compared to the positive values in the generative intervals. This finding, in conjunction with the effects of the preferential retention of aliphatic hydrocarbons and the differential expulsion of light molecular weight compounds in the in-source reservoirs, indicates a short-distance intrasource migration of generated petroleum into the sweet-spot intervals (intervals 3 and 4) from the overlying units (intervals 1 and 2) and the underlying interval 5. Furthermore, when quantifying the total amount of retained petroleum in the shale system, an amended assessment has been introduced to overcome the systematic misestimations if only unextracted values for the amount of thermally extractable hydrocarbons volatilized at 300°C (mg HC/g rock) were considered. Thus, the oil crossover effect, temperature at which the rate of S2 generation is at maximum shift phenomenon, and the hydrogen index being shifted to higher values after extraction all account for identifying intervals 3 and 4 as the in-source reservoirs. In this study, we have not only identified a set of promising in-source targets for shale oil exploration and production, but we also presented the chemical and molecular composition for these shale oils. We have additionally speculated for the intrasource migration model and further discussed the different expulsion efficiencies in the shale system upon the compositional mass balance calculation as well as the stratigraphic fractionation on differentiating the chemical compositions during migration. The improved oil quality by fractionation, the extra storage potential derived from microfossil quartz, the weak adsorptive affinity of oil to organic matter, and the good shale susceptibility to hydraulic fracturing all give a promising prospective for exploring and producing shale oil from the Chang 7 shale system in the Ordos Basin.

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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations100
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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