Fracture Identification and Comprehensive Evaluation of the Parameters by Dual Laterolog Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quality and productivity of tight formations are heavily dependent on the degree of fracture development. In fact, hard and dense carbonate formations may not be considered as net pay without presence of fractures which conduct fluids towards wellbore. The evaluation of fractures is a key to reservoir effectiveness characterization for well drilling, completion, development and simulation of fractured reservoirs. Although new imaging technologies such as Formation Micro-Scanners and Imagers (FMS and FMI) provide the information of fracture properties (dip angle, porosity, aperture and permeability), image logs are very expensive and cannot be available in all wells. In this paper, fracture parameters are estimated using conventional Dual Laterolog (DLL) resistivity, which includes shallow (LLS) and deep (LLD) responses. This technique is based on electrical resistivity anomalies because of separation of shallow and deep laterolog curves. Fracture parameters that can be calculated by DLL include dip angle, aperture, porosity, permeability and cementation factor. The accuracy of the calculated parameters using DLL is validated by the results of FMI in one well in one of Iranian fractured reservoirs. Despite the image logs, the conventional DLL is routinely run in all of the drilled wells. This makes the constructed fracture model on the basis of DLLs more reliable than the corresponding model founded on limited and insufficient image logs. Furthermore, DLL has an advantage of much deeper evaluation of fractures in comparison with the immediate borehole investigation of image logs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».