A method to predict the resistivity index for tight sandstone reservoirs from nuclear magnetic resonance data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The relationship between water saturation and resistivity index in tight sandstone reservoirs cannot be simply expressed using the Archie equation. This makes the saturation exponent difficult to determine and the water saturation estimation significantly challenging. Based on fractal theory and the Archie equation, a theoretical power function relationship is used to predict the resistivity index using the nuclear magnetic resonance (NMR) transverse relaxation time. In this study, 36 core samples, which were recovered from tight gas sands of the Upper Triassic Xujiahe Formation in the central Sichuan Basin, southwestern China, were studied using laboratory NMR and resistivity experiments to verify the reliability of the proposed relationship. The results of this study show that this theoretical relationship is only effective for core samples that contain similar pore structures and physical properties. To precisely predict the resistivity index from NMR data in formations with complicated pore structures, these 36 core samples were classified into three types based on the pore structure and physical properties. For each type of core sample, the parameters used in this relationship were calibrated, along with the relationships between the water saturation and resistivity index and the saturation exponents. Finally, the predicted saturation exponents and the experimental results were compared and validated using two tight sandstone reservoirs located elsewhere in China. Using this proposed method, tight sandstone reservoir saturation exponents were predicted from NMR data. Combining the existing cementation exponent prediction technique, the indispensable input parameters in the Archie equation were acquired, and water saturations were accurately estimated in tight sandstone reservoirs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».