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Enregistrement W4295845700 · doi:10.3390/en15186680

Study on the Mechanism of Water Blocking in Tight Sandstone Gas Reservoirs Based on Centrifugal and Nuclear Magnetic Resonance Methods

2022· article· en· W4295845700 sur OpenAlexaff
Jianye Zhang, Yong Tang, Hongfeng Wang, Lan Huang, Fa-ming Liao, Yongbing Liu, Yiming Chen

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapillary pressurePorosityPermeability (electromagnetism)Capillary actionGeologyWater injection (oil production)Fracture (geology)Saturation (graph theory)Porous mediumPetroleum engineeringMaterials scienceGeotechnical engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tight sandstone gas reservoirs are characterized by deep burial, high pressure, tight matrix, fracture development, and the prevalence of edge and bottom water. Because of the small pore throats, the phenomenon of capillary force is evident. In addition, the low permeability of the reservoir and the difference in fluid properties make the gas reservoir undergo severe water-blocking damage. In this paper, centrifugal and nuclear magnetic resonance methods are used. The relationship between pore throat characteristics, fluid distribution, and gas reservoir water-blocking mechanism is studied and analyzed. The experimental results show that fracture formation increases the porosity of the small pores and expands the pore size distribution. It is conducive to the displacement of the bound water in the small pore space and the reduction in the bound water saturation. When increasing the same displacement pressure, the core porosity increases. More residual water in the tiny pores is converted to moveable water, thereby reducing the capillary resistance. The high-angle penetration fractures and complex seam networks are created by fractures. They connect the pores to form a fracture network structure, which is conducive to the communication of seepage channels. The increase in porosity and the creation of a complex fracture network make the water inrush along the fractures more even in the process of mining. This slows the advance speed of the water invasion front and reduces the damage of water blocking. The results enhance the understanding of the water invasion mechanism of edge and bottom water so as to improve the recovery factors of tight sandstone gas reservoirs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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