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Enregistrement W4221007823 · doi:10.3389/fenrg.2022.843518

Evaluation Model and Application of Shale Oil Production Efficiency Under Energy-Depleted Development Mode in Jimsar Sag

2022· article· en· W4221007823 sur OpenAlexaff
Yang Gao, Dongming Zhi, Yingyan Li, Zhenxue Jiang, Yuan Deng, Jianhua Qin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shalePorosityPetroleum engineeringTight oilImbibitionShale oilShale oil extractionMaterials scienceEnvironmental scienceEffective porosityGeologyMineralogyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to reveal the shale oil production mechanism and production efficiency under the energy-depleted development mode, experiments on expulsion oil based on imbibition and elastic energy release under high temperature and pressure were carried out, and nuclear magnetic resonance on-line monitoring was used to observe the production characteristics of shale oil. The experimental results show that the imbibition-expulsion oil mainly occurs in the small-size pore-throat system. Under the condition of high temperature and pressure, the oil-expulsion efficiency is generally less than 2% affected by pore pressure, which is significantly different from the conventional imbibition experiment results. Although elastic-energy expulsion oil occurs in different sizes of pore-throat systems, the oil-expulsion efficiency in large size pore-throat systems is more sensitive to temperature. Overall, the total elastic-energy oil-expulsion efficiency is significantly positively correlated with reservoir physical properties, production differential pressure and temperature, and negatively correlated with crude oil viscosity. Comprehensively considering various geological factors affecting oil-expulsion efficiency, the shale oil production efficiency evaluation model under the energy-depleted development mode is constructed, and the movable oil porosity of shale oil development section in the study area is evaluated. The results show that there is a good positive correlation between movable oil porosity and oil production intensity. The movable oil porosity of dry layer is generally lower than 0.5% and that of poor oil layer is between 0.5% and 1.5%. When the movable oil porosity is between 1.5 and 2.5%, it can be determined as the type II oil layer, and for more than 2.5%, it is the type I oil layer. The single-well evaluation results show that the shale oil “sweet spots” of the Lucaogou Formation in Jimsar Sag are mainly distributed in P2l22−1∼ P2l22−3 and P2l12−1∼ P2l12−3, which is in good agreement with the current development status.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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