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Enregistrement W3093885459 · doi:10.2118/201415-ms

Anisotropy from Deep Directional Resistivity LWD Measurements

2020· article· en· W3093885459 sur OpenAlexaff
Brett Wendt, Tunde Akindipe, Malcolm Alexander, Douglas Hupp, Daniel Bourgeois, Soazig Leveque

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical resistivity and conductivityAnisotropyPetrophysicsGeologyResistive touchscreenSaturation (graph theory)GemologyGeophysicsMineralogyGeotechnical engineeringEngineering geologyOpticsElectrical engineeringPorosityVolcanismSeismologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Deep directional resistivity LWD measurements have been shown to be sensitive to resistive transitions over a broad range of distances around the tool from tens to hundreds of feet. These detected transitional surfaces are primarily used to detect formation resistivity boundaries and assist with mapping geological profiles. The inverted formation dip and vertical resistivities are also resolved in the same search space. While the formation dip is used in conjunction with the reservoir-mapping interpretation results, the vertical resistivity, specifically the vertical and horizontal resistivity ratio, or anisotropy, has not received the same amount of attention. Resistivity anisotropy is useful when calculating the formation resistivity in layered formations, as conventional resistivity tools measure the resistivity in one direction, which is perpendicular to the tool axis. With conventional induction and propagation resistivity tools, the electrical current preferentially transits the conductive lithologies, resulting in an apparent resistivity measurement that does not represent the true sand resistivity. The petrophysical evaluation often results in an apparent high-water saturation, which can result in incorrect decisions to abandon a prospect. To understand two new fields located onshore Alaska, three horizontal appraisal wells were drilled with deep directional resistivity LWD technology. While the primary goal was to characterize the lateral resistivity profile and bed boundaries away from the wellbore, accurate water saturation calculations along the horizontal section are critical for making appropriate development decisions. A review on how and why deep directional resistivity LWD technology is sensitive to anisotropy and how anisotropy is derived from parametric inversions is presented with a comparison between deep directional resistivity LWD measurements, 3D petrophysical modeling of propagation, and offset well triaxial induction anisotropy measurements. Integrating 3D petrophysical processing and triaxial-induction technology into deep directional resistivity LWD measurements add to the strength of the anisotropy output. The comparison shows that deep directional resistivity LWD measurements can be used independently to give accurate anisotropy results. The result of this process provides a corrected resistivity measurement of vertical and horizontal resistivity in anisotropic formations for petrophysical models. Use of the corrected resistivity as a true resistivity (Rt) input for water saturation will ultimately drive better development decisions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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