Rock physics of the Wolfcamp Formation, Delaware Basin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Production from wells in organic-rich shales often shows considerable lateral variation. Reliable predrill methods to characterize the lateral heterogeneity of such reservoirs are required to optimize the trajectory of lateral wells in these low-permeability reservoirs. Petrophysical interpretation of measured well logs provides information on mineral, porosity, and kerogen content. Combining the results of petrophysical analysis with P-wave, S-wave, and density logs allows generation of a probability density function (PDF) for each of the different significant lithofacies. The PDFs are applied to the P- and S-impedance from prestack seismic amplitude variation with offset inversion to predict the spatial variation in the distribution of lithofacies and associated probability for the Wolfcamp Formation in an area covered by a 3D seismic survey in the Delaware Basin, West Texas. An anisotropic rock-physics model for the Wolfcamp Formation allows the effect of complex mineralogy, organic carbon concentration, and porosity on the P- and S-impedance to be investigated. Kerogen inclusions and pores act to increase Thomsen’s anisotropy parameter ϵ relative to γ, and there is a competition between clay matrix anisotropy and inclusion shape anisotropy in determining the anisotropy of the rock. Inclusions with isotropic elastic properties act to decrease the anisotropy due to the dilution effect, but this decrease is partially offset by the increase in anisotropy due to the anisotropic shape of the inclusions. Application of the model to the determination of minimum horizontal stress indicates that kerogen-rich siliceous shales have the lowest value of minimum horizontal stress, whereas silica-rich calcareous shales, mixed siliceous shales, and clay-rich siliceous shales have higher values and may therefore act as barriers for the vertical growth of hydraulic fractures.
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 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 | 0,001 |
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.
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 ».