Methane Isotherms and Magnetic Resonance Imaging in Shales
Notice bibliographique
Résumé
Adsorption isotherms of light hydrocarbons on reservoir rocks are key data used to quantify the total gas content in reservoirs and isotherms are now being used to improve our understanding of the processes affecting subsurface gas flow associated with gas injection from Enhanced Oil Recovery techniques. This project combined elements of the traditional pressure-volume gas adsorption isotherm technique and an NMR-based adsorption isotherm approach to determine the adsorption isotherms of light hydrocarbons on to tight rocks from oil and gas reservoirs. The new approach allows isotherms to be derived from NMR data. First, a T 2 distribution of the gas is determined over a range of gas pressures. Next, the volume of pore gas is estimated using the pore volume of the rock and the Van der Waals gas equation. The adsorbed gas content is then calculated by subtracting pore gas content from the total gas content. This is repeated for a range of gas pressures to determine the adsorption isotherm. This project used the NMR method described above and measured the gas pressure decay in the NMR cell. This combined approach includes the advantages of the NMR method but it also produces a pressure-time curve that can be used to identify when equilibrium is attained in low permeability rocks and can be used to compare adsorption kinetics of different gases. The advantages of our approach are that 1) the samples remain intact and the measurements provide information on the pore size distribution; 2) analyses can be carried out at reservoir pressures; 3) isotherms can be measured for any gas containing hydrogen atoms; and 4) the results can be used to examine the processes controlling gas flow through the rock. Future work to develop this technique will improve our quantification of the amount of pore gas in the cell, which will improve our partitioning between adsorbed gas and pore gas as well as allow for an improved analysis of the pressure response of the sample after degassing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
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.
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 ».