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Enregistrement W4327856946 · doi:10.2118/212425-ms

Vaca Muerta: Naturally Fractured and Oil-Wet Shale Characteristics Revealed by Water Saturation (Sw) Modeling Using Archie's Equation and Pickett Plot

2023· article· en· W4327856946 sur OpenAlexaff
Rahimah Abd Karim, Roberto Aguilera, Carolina Bernhardt, Julia Elena Bouhier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyOil shaleSaturation (graph theory)Electrical resistivity and conductivityMineralogyWettingPorosityFaciesGeotechnical engineeringGeomorphologyMaterials scienceComposite materialPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sw modeling in Vaca Muerta using ‘resistivity-based’ methods has been recognized as challenging due to the complex mineralogical and depositional settings of Vaca Muerta. Consequently, ‘resistivity-free’ methods are commonly preferable. In this study, Sw modeling using Archie's equation (1942) and Pickett plots (1966, 1973) have been used with the inclusion of thin bed heterogeneity. Despite the complexity, the analysis reveals the variability of both naturally fractured and oil-wet shale characteristics of Vaca Muerta. Several published studies have used Archie's equation to model Sw in Vaca Muerta, but often assumed that the porosity exponent, m is equal to the water saturation exponent, n. In this study, a new approach is presented using Archie's equation, but this time with the m and n being determined from Pickett plots for each stratigraphic unit. Although this method is simple, no such application has been published for the studied area. This technique is very powerful as it helps to relate the vertical variation of m and n to the complex pore system and wettability characteristics in Vaca Muerta. The Sw analysis using Archie's equation and Pickett plots shows vertical variability in m and n values in each stratigraphic unit of a vertical well. The decreasing m and increasing n values with depth are corroborated by the increasing natural fractures intensity and oil wettability towards the Lower Vaca Muerta (LVM), as indicated by the cuttings descriptions, micro-resistivity images and a published Scanning Electron Microscopy (SEM) study. Better reservoir quality lies in the deeper section, especially the LVM with lower Sw, higher Total Organic Carbon (TOC) and porosity. The organic rich unit also has a higher intensity of thin bed heterogeneity, which comprises bedding parallel calcite-filled microfractures (beef), ash beds and calcite nodules. This emphasizes the criticality of including them in petrophysical evaluation. The most pronounced effect of thin bed heterogeneity is on the resistivity log. Despite the complexity, the modelled Sw matches well the Sw determined from retort and Dean Stark measurements. This shows that resistivity and porosity-based techniques, such as Archie's equation and Pickett plots are applicable in the complex Vaca Muerta shale. Through analysis of Sw modeling using Archie's equation and Pickett plot, the variability of naturally fractured and oil-wet shale characteristics are revealed in each stratigraphic unit of a vertical well in Vaca Muerta. Despite its complexity, the analysis also includes, for the first time, thin bed heterogeneity. These challenges do not hinder the application of the above resistivity and porosity-based techniques which are proven to be powerful tools for characterizing the complex Vaca Muerta shale.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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