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Enregistrement W4247893006 · doi:10.2118/19234-ms

Capillary Pressure Measurement in Petroleum Reservoir Cores with MRI

2007· article· en· W4247893006 sur OpenAlexfundno aff
P. F. de J. Cano-Barrita, Bruce J. Balcom, Derrick Green, Michael McAloon, Josh Dick

Notice bibliographique

RevueProceedings of Offshore Technology Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaInstituto Politécnico Nacional
Mots-clésCentrifugeCapillary pressureCapillary actionMechanicsImbibitionPetroleum engineeringGeologyWettingGeotechnical engineeringPorous mediumPorosityMaterials scienceComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The centrifuge method to determine capillary pressure curves involves increasing the centrifugation speed in steps and measuring the amount of water expelled from a core plug at equilibrium. This approach requires the use of several assumptions related to the unknown fluid distribution in the core and gravity effects. It is also time consuming since only one point in the curve is obtained at each speed. The quantitative nature of the Double Half K-Space Single Point Ramped Imaging with T1 Enhancement Magnetic Resonance Imaging method makes it ideally suited for the measurement of fluid distribution in core plugs, thus reducing the number of speeds necessary to obtain a full capillary pressure curve. The Centrifuge-Magnetic Resonance Imaging method requires only the use of a moderate rotational speed centrifuge and an inexpensive low field permanent magnet. Capillary pressure curves were obtained for primary drainage, imbibition, and secondary drainage in water/oil systems. By establishing a free water level at half height of the core, negative capillary pressure data was obtained for imbibition and secondary drainage. Attention is necessary to the fluid redistribution when high permeability cores are tested.INTRODUCTION. Capillary pressure curves for rocks are used to predict the potential hydrocarbon recovery from a reservoir. Traditional methods to determine these curves include mercury intrusion, porous plate, and centrifuge. Mercury intrusion is considered a rapid method, but it has limitations in providing information on reservoir wettability. Porous plate is a direct and accurate technique but it is time consuming since the equilibration time can be weeks or months for each pressure point. The centrifuge method (Hassler and Brunner, 1945) involves rotating a core plug at different speeds and allowing time for saturation equilibrium in the core at each speed. The amount of fluid expelled is measured at each speed and an average saturation in the core is determined. By using an approximate solution, Hassler and Brunner (1945) proposed a method to obtain the inlet saturation corresponding to the inlet capillary pressure. This solution makes the assumptions that the outlet face of the core remains 100% saturated with the wetting phase at all centrifugal speeds, and that the core length is negligible with respect to the radius of rotation.The SPRITE Magnetic Resonance Imaging method has proved to be a suitable technique to determine the capillary pressure curve of core plugs (Chen and Balcom, 2005, Chen et al., 2006, Green et al., 2007). To determine the capillary pressure with this technique, the distribution of the fluids along the length of the core is obtained without any of the assumptions required in traditional centrifuge testing. Better still this technique is directly quantitative compared to traditional, less quantitative, spin echo based MRI (Baldwin and Spinler, 1998). In this paper, we present the procedure to determine the capillary pressure curves in core plugs using Double Half K-Space Single Point Ramped Imaging with T1 Enhancement MRI, combined with a moderate speed centrifuge.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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