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Enregistrement W2980809399 · doi:10.3390/en12203932

The Effect of Hydration on Pores of Shale Oil Reservoirs in the Third Submember of the Triassic Chang 7 Member in Southern Ordos Basin

2019· article· en· W2980809399 sur OpenAlexaff
Pengfei Zhao, Xiangyu Fan, Qiangui Zhang, Xiang Wang, Mingming Zhang, Jiawei Ran, Da Lv, Jinhua Liu, Juntian Shuai, Hao Wu

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Science and Technology Major ProjectChina Scholarship CouncilChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOil shaleGeologyPorosityShale oilPermeability (electromagnetism)DissolutionBeddingQuartzMineralogyGeochemistryPetroleum engineeringPetrologyGeotechnical engineeringChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shale oil is an unconventional kind of oil and gas resource with great potential. China has huge reserves of shale oil, and shale oil resources are abundant in the third submember of the Triassic Chang 7 member in the southern Ordos Basin. At present, this area is in the initial stage of shale oil exploration and development. The reservoir pore is one of the key factors affecting oil accumulation, drilling safety, and oil production. It is also an important reservoir parameter that must be defined in the exploration stage. In general, the clay content in the shale section is high, and is prone to hydration. In order to study the effect of fluid on the pore type, structure, and distribution of shale oil reservoirs, experiments using X-ray diffraction, a porosity–permeability test, mercury porosimetry, rock casting thin section, and scanning electron microscopy were carried out. The experimental results show that the content of clay and quartz is very high in the studied formation. The pore porosity and permeability of the rock is highly heterogeneous because of the obvious stratigraphic bedding and interbeds. Microstructural observation of rocks shows that the main pore types are intergranular pores, intragranular pores, intercrystalline pores, and organic pores. Crack types are dissolution cracks, contraction cracks of organic matter, and abnormal pressure structural cracks. After hydration, the porosity of rock will increase in varying degrees, and pore size, pore content in different sizes, and pore structure will also change. The results show that the pores of tuff mainly changes at the initial stage of hydration, and the pore change of tuff is the most obvious within 6 hours of soaking in clear water. The influence of hydration on the pore of shale is greater than that of tuff, but the main change stage is later than tuff, and the pore change of shale is the most obvious within 12 to 24 hours of soaking in clear water. The soaking experiment of water-based drilling fluid (WBM-SL) shows that it can plug a certain size of holes and cracks and form a protective layer on the rock surface, thus effectively reducing hydration. In actual construction, multisized solid particles should be allocated in drilling fluid according to the formation pore’s characteristics, and the stability of the protective layer should be guaranteed. This can reduce the accident of well leakage and collapse and is conducive to the efficient and safe development of shale oil.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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