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Enregistrement W4395083553 · doi:10.2118/218903-ms

Classification and Evaluation of Microscopic Pore Structure in Carbonate Rocks by Integrating MICP-Based Dynamic Information

2024· article· en· W4395083553 sur OpenAlexaff
Muyuan Wang, Keliu Wu, Zhangxin Chen, Jing Li, Dong Feng

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonateGeologyCarbonate rockMineralogyGeochemistryMaterials scienceSedimentary rockMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In carbonate reservoirs, the establishment of a coherent correlation between petrophysical static rock type (PSRT) and petrophysical dynamic rock type (PDRT) schemes poses a formidable challenge due to its petrophysical complexity. Additionally, the interpretation of the dynamic properties of microscopic pore structure (MPS) based on mercury injection capillary pressure (MICP) data has been an issue. The objective of this study is to alleviate the divergence in flow properties in MPS classification and evaluate the oil recovery potential of different MPS quantitatively based on MICP. A total of 76 core plugs without fractures were studied from the Middle East region. The data set available included helium porosity, gas permeability and high-pressure mercury injection. MPSs were qualitatively classified according to the morphological characteristics of the MICP data correlated oil recovery potential. Unsteady-state oil-water relative permeability tests were subsequently conducted to ensure the effectiveness of the classification. Sensitivity parameters were correlated with the efficiency of mercury withdrawal and condensed with the factor analysis (FA) method. After dimensionality reduction, interpretable general factors were obtained to quantitatively characterize the oil recovery potential of MPS and to establish a core quality evaluation model from a dynamic view. Results showed that the proposed classification can maintain the consistency of dynamic attributes in five qualitative categories and significant differences were observed among the different MPSs. A total of five sensitivity parameters were screened to quantitatively characterize the oil recovery potential of MPS. Moreover, FA defines three aspects that affect the ability to oil recovery: sweep, displacement, and storage. The relative relationship between the MPS and oil recovery potential predicted by the evaluation model and the laboratory-measured oil recovery are in general agreement, and this relative relationship can evaluate the oil recovery potential based on the MPS without the laboratory-measured oil recovery. This work presents a qualitative classification method for reducing the discrepancy between PSRT and PDRT. The proposed quantitative evaluation model provides new insights into the effects of MPS on fluid flow. Both of them can improve the screening of representative samples for special core analysis and accurate numerical simulation of carbonate 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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