Physical simulation of pore filling pressure gradient at different scales in shale oil reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The influence mechanism of filling pressure gradient on pores of different scales is complex. In this paper, firstly, the nuclear magnetic resonance method is used to measure the spontaneous imbibition water and spontaneous imbibition oil of different scale pores in shale, revealing the differences in the multiscale pore‐fluid interaction mechanism in shale oil reservoirs. On this basis, the oil injection volume of different scale pores in shale is quantified using displacement and two‐dimensional nuclear magnetic resonance measurement technology under different injection pressure conditions, and the injection pressure gradient (start‐up pressure gradient) of different scale pores is clarified. Results show that (a) in non‐aqueous calcite and illite systems, when the oil/pore ratio is 27%, shale oil is filled in the pore throats; when the oil/pore ratio is ≤20%, water channels are formed inside the shale oil. (b) The small, medium, and large pores of block shale are basically saturated during 1.2 MPa pressure differential displacement, with a saturation degree of 95% and an average pressure gradient of 39.2 MPa/m; (c) The small, medium, and large pores of rich‐bedding shale are basically saturated with a pressure difference of 0.5 MPa during displacement, with a saturation degree of 95% and a pressure gradient of 14.2 MPa/m.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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.
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 ».