Experimental Evaluation on the Oil Saturation and Movability in the Organic and Inorganic Matter of Shale
Notice bibliographique
Résumé
Shale oil reservoirs are more complex and difficult to exploit than conventional and tight oil reservoirs because of low porosity, permeability, and rich organic matter. The presence of organic matter has great influence on the flow behaviors of oil in shale and the development methods for shale oil. In this work, the saturation and movability behaviors of oil in organic and inorganic matter of shale were investigated by experimental methods. First, vacuum-imbibition tests were carried out to evaluate the saturated oil amount at different states (in inorganic pores, organic pores, and adsorbed/dissolved in organic matter) in shale cores and to calculate the inorganic/organic saturation and inorganic/organic porosity. The results show that the imbibition volume of oil is 2.4–5.7 times as much as those of KCl solutions for the several shale cores. The excess of imbibition oil is adsorbed or dissolved into the organic matter and dispersed in the organic pores. The organic saturation of oil in the shale samples is from 58.9 to 82.6%, which is 1.4–4.7 times as much as that in inorganic matter. The inorganic porosity is from 1.9 to 4.4%, while the organic porosity is from 0.3 to 1.3%. Moreover, the oil movability under centrifugation in the organic and inorganic matter of shale was measured by nuclear magnetic resonance. The results show that the content of movable oil in inorganic pores is 20–80%, which is higher than that of organic matter with a value of lower than 10%. The total movable content of oil in shale is influenced greatly by the content of movable oil in organic matter. Therefore, how to displace the oil in organic matter is the main problem to be solved in developing 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 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 | 0,000 |
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 ».