Vaca Muerta: Integrated Characterization of Natural Fractures and Oil Wettability Using Cores, Micro-Resistivity Images and Outcrops for Optimizing Landing Zones of Horizontal Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding natural fracture width distribution, and pore sizes relation to thermal maturity, permeability and wettability is important in assessing shale reservoir quality and determining the productive landing zones for horizontal wells. Natural fractures and pore systems in Vaca Muerta are complex with significant lateral and vertical variations. This study provides an integrated characterization using cores, micro-resistivity images and outcrops that reveal the vertical variability of natural fractures and oil-wet characteristics of Vaca Muerta shale. The proposed method describes first the distribution of fracture widths from cores, micro-resistivity images and outcrops using a Variable Shape Distribution (VSD) model. The VSD provides a good fit of the data, which improves fracture width and intensity prediction. Subsequently, porosity, Total Organic Carbon (TOC) and water saturation (Sw) are modeled and calibrated with core data. Values of the porosity exponent m and the water saturation exponent n reflect the complexity of the pore system and wettability characteristics of Vaca Muerta. The method also incorporates for the first time, thin bed heterogeneity that comprises calcite beef, ash beds and nodules. Results indicate that fracture widths at Vaca Muerta range between 0.0003 and 2 mm for cores, 0.01 and 2 mm for micro-resistivity images, and 0.0003 and 7 mm for outcrops. The VSD captures the entire distribution of cores, images and outcrops, which allow pragmatic fracture width extrapolation. The physical widths can also be used to generate synthetic production logs (PLT) that indicate relative productivity from fractured intervals. The study reveals that better reservoir quality lies in the deeper organic-rich units of the Lower Vaca Muerta (LVM) shale. The LVM has lower Sw, larger pores, higher TOC, and greater natural fracture intensity. Pickett plots indicate decreasing m and increasing n values with depth. This suggests increasing natural fractures intensity and oil wettability towards the LVM, which is corroborated by cuttings descriptions, micro-resistivity images and a published Scanning Electron Microscopy (SEM) study. All these findings support the relation between pore sizes and thermal maturity, permeability and wettability. Finally, the study highlights the importance of incorporating thin bed heterogeneity in the analysis, due to its high occurrence in the organic-rich unit. The integrated analysis using cores, micro-resistivity images and outcrops reveals the variability of natural fracture intensity and oil-wet characteristics in each stratigraphic unit of the Vaca Muerta shale. The analysis considers, for the first time, the internal anatomy of thin bed heterogeneity. This methodology proves powerful for understanding the complex Vaca Muerta shale and for optimizing the landing zones of horizontal wells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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.
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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 ».