Sedimentology, petrography, and reservoir quality of the Zarga and Ghazal formations in the Keyi oilfield, Muglad Basin, Sudan
Notice bibliographique
Résumé
The Zarga and Ghazal formations constitute important reservoirs across the Muglad Basin, Sudan. Nevertheless, the sedimentology and diagenesis of these reservoir intervals have hitherto received insignificant research attention. Detailed understanding of sedimentary facies and diagenesis could enhance geological and geophysical data for better exploration and production and minimize risks. In this study, subsurface reservoir cores representing the Zarga formation (1114.70-1118.50 m and 1118.50-1125.30 m), and the Ghazal formation (91,403.30-1406.83 m) were subjected to sedimentological (lithofacies and grain size), petrographic/mineralogic (thin section, XRD, SEM), and petrophysical (porosity and permeability) analyses to describe their reservoir quality, provenance, and depositional environments. Eight (8) different lithofacies, texturally characterized as moderately to well-sorted, and medium to coarse-grained, sub-feldspathic to feldspathic arenite were distinguished in the cored intervals. Mono-crystalline quartz (19.3-26.2%) predominated over polycrystalline quartz (2.6-13.8%), feldspar (6.6-10.3%), and mica (1.4-7.6%) being the most prominent constituent of the reservoir rocks. Provenance plot indicated the sediments were from a transitional continental provenance setting. The overall vertical sequence, composition, and internal sedimentary structures of the lithofacies suggest a fluvial-to-deltaic depositional environment for the Ghazal formation, while the Zarga formation indicated a dominant deltaic setting. Kaolinite occurs mainly as authigenic mineral, while carbonates quantitatively fluctuate with an insignificant amount of quartz overgrowths in most of the analyzed cores. Integration of XRD, SEM, and thin section analysis highlights that kaolinite, chlorite, illite, and smectite are present as authigenic minerals. Pore-destroying diagenetic processes (e.g. precipitation, cementation, and compaction etc.) generally prevailed over pore-enhancing processes (e.g. dissolution). Point-counted datasets indicate a better reservoir quality for the Ghazal formation (ɸ = 27.7% to 30.7%; K = 9.65 mD to 1196.71 mD) than the Zarga formation (17.9% to 24.5%; K = 1051.09 mD to 1090.45 mD).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».