MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3041287744 · doi:10.2118/198938-ms

Migration of Liquid Hydrocarbons in Organic-Rich Reservoirs Based on Geochemical and Well Log Analysis Explained with the use of New Practical Model

2020· article· en· W3041287744 sur OpenAlexaff
Jaime Piedrahita, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrographyGeologySource rockSiliciclasticMineralogyCarbonateOrganic geochemistryOrganic matterKerogenTotal organic carbonWell loggingPetroleum engineeringDrill cuttingsCarbonate mineralsPetrologySedimentary depositional environmentGeomorphologyDrillingDrilling fluidDolomiteChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper develops a new conceptual liquid-hydrocarbons migration model for practical application in organic-rich mudstone reservoirs. The method uses a combination of well log formation evaluation data, micro-resistivity image logs, nuclear magnetic resonance, and geochemical measurements obtained from either drill-cuttings or core data. In the method proposed in this paper, organic matter (OM) geochemical indicators from organic petrography (thin sections), vitrinite reflectance, TOC from Leco analyzer, Rock-Eval pyrolysis including S1, S2, and Tmax are integrated with triple-combo and NMR logs so that both lean and organic-rich intervals can be identified. The addition of natural fracture intensity to the interpretation package makes the methodology quite unique. After applying cut-offs for each individual parameter, two types of migrations are identified that could take place in these source-rock reservoirs: primary and secondary migration. The model is applied in a wildcat vertical well that penetrated several stacked organic-rich mudstones. The formation gross thickness of the evaluated section is around of 2800 ft-TVD divided into six main formations composed mainly by siliciclastic minerals with a moderate carbonate content, and low presence of clay minerals. The source-rock reservoirs penetrated by the well can be sub-divided into (1) naturally-fractured, (2) tight and (3) hybrid reservoirs. Reservoirs in sub-division (1) are very important because they might be able to produce oil without the need of hydraulic fracturing. Reservoirs in sub-division (2) have natural fractures but their scale is very small to allow any oil production. Consequently, they must always be hydraulically fractured. Reservoirs in sub-division (3) might or might not need hydraulic fracturing. Intervals with high organic carbon content, S1, oil saturation index, and geochemical index but low natural fracture intensity indicate tight reservoirs, and they likely correspond to the hydrocarbon source that charged the juxtaposed naturally fractured or hybrid reservoirs. On the other hand, several intervals that present poor TOC, are highly brittle and naturally-fractured, and are connected with tight organic-rich intervals. Thus, the potential of these naturally fractured intervals to produce oil is quite significant. The novelty of the method developed in this paper permits analyzing primary and secondary migration in the source rock. The method further permits identifying the type of reservoir (naturally fractured, tight and/or hybrid) penetrated by the exploratory wells. This allows ranking the most prospective intervals as well as optimum landing zones for future horizontal or geosteered wells to be drilled in neighboring areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering ConferenceMême sujetHydrocarbon exploration and reservoir analysisTravaux en français237 207