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Enregistrement W4248657697 · doi:10.2118/2003-100

Clarifying the Contribution of Clay Bound Water and Heavy Oil to NMR Spectra of Unconsolidated Samples

2003· article· en· W4248657697 sur OpenAlexafffund
F. Manalo, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésCitationAsphaltNMR spectra databasePetroleumSpectral lineComputer scienceLibrary scienceGeologyArchaeologyPhysicsGeographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low-field nuclear magnetic resonance (NMR), whether implemented in a logging tool, bench top analyser or on-line sensor, cannot detect the complete response of heavy oil or bitumen. Both heavy oil and bitumen relax quickly so the majority of these oils' spectra are detected at relaxation times less than 10 ms at room temperature. In clay free sands the contribution of heavy oil to the NMR spectrum is distinct and, as a result, it is still possible to calculate oil and water content based on NMR spectra. However, in sands that contain clays, the relaxation times of clay bound water are in the same range as bitumen. Experimental results from mixtures containing illite, kaolinite, montmorillonite, sand and mild brine show that clay bound water has a characteristic response. These NMR "signatures" were used to develop predictive nomographs of clay content. A second set of experiments involved adding heavy oil to mixtures containing clay, sand and brine. The changes in NMR spectra after exposure to heavy oil were compared to the spectra obtained before oil was added. The differences identified in this work allowed for improvements in calculating water, oil and/or solids content. This paper present preliminary predictive algorithm for clay content determination and this knowledge will allow one to more accurately separate the contributions of heavy oil and clay bound water despite the fact that these will overlap in an NMR spectrum from a sample. Improved characterization of oil sands is a possible consequence of this work. Introduction Nuclear magnetic resonance (NMR) logging tools have been used in numerous applications within the petroleum industry for enhancing recovery. In addition to porosity and permeability determination, NMR has been used to characterize heavy oil and bitumen1, 2, composition determination of oil/water emulsions3 and determination of heavy oil viscosity4, 5. NMR logging tools obtain information regarding fluids in porous media by using magnetic fields to polarize the protons in the fluid and monitoring the time it takes the protons to return to equilibrium. This time is commonly termed the transverse relaxation time (T2). Protons in bulk fluids such as water have a T2 value of approximately two seconds, but the T2 values for heavy oils and bitumen are much faster (e.g., between 1 and 10 ms). The reason for this is that the protons in heavy oil and bitumen are restricted due to the viscous environment6. In fact, present NMR logging tools are incapable of detecting the complete spectrum from heavy oil and bitumen formations because of the high viscosities of these samples. As a result, attempts to characterize heavy oil and bitumen are problematic. Restriction of proton movement can occur also because the fluid has sorbed onto clays or organic matter in the sample7. Consequently, clay bound water has low T2 values (e.g., less than 10 ms) compared to water residing in the larger pores of the samples, which has T2 values that are approximately 100 ms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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