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Enregistrement W4384564272 · doi:10.2118/215839-pa

Pore Structure and Fractal Characteristics of Mixed Siliciclastic-Carbonate Rocks from the Yingxi Area, Southwest Qaidam Basin, China

2023· article· en· W4384564272 sur OpenAlexaff
Xinlei Zhang, Zhiqian Gao, Vittorio Maselli, Tailiang Fan

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDolomiteSiliciclasticCarbonateGeologyMineralogyCalciteCarbonate mineralsPorosityDolostoneCarbonate rockFractalGeochemistryStructural basinSedimentary rockChemistryGeomorphologySedimentary depositional environmentGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Evaluating reservoir properties at the pore scale is vital to better estimate hydrocarbon reserves and plan field development. The lacustrine mixed siliciclastic-carbonate deposits of the Upper Paleogene Xiaganchaigou Formation in the west Yingxiongling area form one of the most important hydrocarbon reservoirs in the southwestern Qaidam Basin (China). In this study, we analyzed well samples with X-ray diffraction (XRD), nuclear magnetic resonance (NMR), and mercury injection capillary pressure (MICP) data in integration with scanning electron microscopy (SEM) images to decipher the mineral composition and pore structure characteristics of the Xiaganchaigou Formation. We also calculate the fractal dimensions using MICP, NMR T2 spectrum, and SEM images based on fractal theory models. The results indicate that the mixed siliciclastic-carbonate samples of the upper section of the Xiaganchaigou Formation are mainly formed by dolomite and clay minerals with low siliceous and calcite content. Porosity is relatively low (2.01−9.83%) and positively correlated with dolomite content, thus indicating that the dolomite intercrystalline pores formed by infiltration and reflux dolomitization control the reservoir characteristics. The size of dolomite intercrystalline pores varies between several and hundreds of nanometers. The porosity has a poor correlation with permeability, which indicates that the pores are mostly primary, which lack the transformation of late dissolution. Three types of mixed siliciclastic-carbonate reservoirs are identified according to pore size distribution (<20 nm, 20−300 nm and multiple distribution), calculated using the NMR T2 spectrum. Fractal curves calculated by combining the MICP and NMR data are characterized by multisegments. The number of segments depends on the degree of heterogeneity of pore structure: two segment for high heterogeneity and three segment for low heterogeneity, also indicating a multifractal feature in mixed rock reservoirs. There is a negative correlation trend between porosity and fractal dimensions, and larger pores often have larger fractal dimensions. These results show that MICP-based fractal values are higher than those of NMR-based, which result from unconnected pores that the MICP is unable to reach. Fractal dimensions obtained from SEM have a small and narrow distribution range and are negatively correlated with the number of pores with smaller sizes. In essence, this study shows that the fractal dimension can be a concise index to evaluate the heterogeneity of lacustrine mixed siliciclastic-carbonate reservoirs, which can serve as an important reference for hydrocarbon development plans.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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