Spontaneous Imbibition and an Interface-Electrostatics-Based Model of the Transition Zone Thickness of Hydrocarbon Reservoirs and Their Theoretical Interpretations
Notice bibliographique
Résumé
The transition zone (TZ) of hydrocarbon reservoirs is an integral part of the hydrocarbon pool which contains a substantial fraction of the deposit, particularly in carbonate petroleum systems. Consequently, knowledge of its thickness and petrophysical properties, viz. its pore size distribution and wettability characteristic, is critical to optimizing hydrocarbon production in this zone. Using classical formation evaluation techniques, the thickness of the transition zone has been estimated, using well logging methods including resistivity and Nuclear Magnetic Resonance, among others. While hydrocarbon fluids’ accumulation in petroleum reservoirs occurs due to the migration and displacement of originally water-filled potential structural and stratigraphic traps, the development of their TZ integrates petrophysical processes that combine spontaneous capillary imbibition and wettability phenomena. In the literature, wettability phenomena have been shown to also be governed by electrostatic phenomena. Therefore, given that reservoir rocks are aggregates of minerals with ionizable surface groups that facilitate the development of an electric double layer, a definite theoretical relationship between the TZ and electrostatic theory must be feasible. Accordingly, a theoretical approach to estimating the TZ thickness, using the electrostatic theory and based on the electric double layer theory, is attractive, but this is lacking in the literature. Herein, we fill the knowledge gap by using the interfacial electrostatic theory based on the fundamental tenets of the solution to the Poisson–Boltzmann mean field theory. Accordingly, we have used an existing model of capillary rise based on free energy concepts to derive a capillary rise equation that can be used to theoretically predict observations based on the TZ thickness of different reservoir rocks, using well-established formation evaluation methods. The novelty of our work stems from the ability of the model to theoretically and accurately predict the TZ thickness of the different lithostratigraphic units of hydrocarbon reservoirs, because of the experimental accessibility of its model parameters.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».