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Enregistrement W4200318868 · doi:10.2118/207499-ms

Novel 3D Reservoir Characterization Approach in High-Angle Wells by Means of Multiphysics Integration of Seismic and Advanced LWD Ultra-Deep Resistivity Inversions

2021· article· en· W4200318868 sur OpenAlexaff
Diogo Salim, M. Etchebes, Malcolm Alexander, Tunde Akindipe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPetrophysicsBoreholeAzimuthContext (archaeology)MultiphysicsReservoir modelingGeophysicsGeophysical imagingWell loggingLogging while drillingSeismologyDrillingGeotechnical engineeringFinite element methodGeometryEngineeringPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Historically, reservoir characterization in horizontal wells is accomplished through an integrated approach, combining geophysical evaluation and geomodelling with petrophysical assessment. However, the challenge consists of decreasing geomodels’ uncertainties to enable optimal trajectory to reach the sweet spots. Moreover, the main inputs of subsurface representation derived from measurements have their own spatial resolution and scale. For an effective multiphysics integrated approach, a technology capable to bridge from high-resolution borehole data to large scale seismic is required. This communication describes an innovative method to improve the delineation of reservoir geometry and properties surrounding high-angle wells. The novel procedure is divided into three stages. The first focuses on structural delineation using seismic attributes. The second uses advanced resistivity inversions from LWD very-deep directional resistivity tool to provide 3D mapping of the structure and fluid distribution. The third stage integrates the previous steps to build a comprehensive 3D reservoir model with high accuracy, tens of feet away from wellbore, while honoring the geological context and actual spatial resolution of measurements from borehole level up to seismic scale. The three-step methodology was successfully conducted on the horizontal section of an appraisal well. The automated seismic extraction workflow on the near and far angle-stack seismic cubes is used to interpret the main stratigraphic and tectonic events around the well vicinity. Within the drilling operation, the high-definition resistivity volumes are obtained from a special 3D interpolation of the 2D LWD EM azimuthal inversions, derived from the measurements of the very-deep directional resistivity tool. Such 3D resistivity mapping is used to determine lithological and structural features over tens of feet away from the wellbore. Then, by applying an integrated approach, key geological structures and detailed internal reservoir architectures were revealed, such as the throw and azimuth of a main fault and the spatial variations in lithologies within the reservoir zone. Finally, the respective workflow can be fully applied while drilling, enabling both the complete 3D reservoir mapping but also supporting strategic geosteering decisions to optimize the extension of the net-pay exposure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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