Methodology for Estimating Areal of Petrophysical Properties Using Geostatistics Techniques*
Notice bibliographique
Résumé
Se presenta una metodología para estimar la distribución areal de propiedades petrofísicas, la cual se basa en la prueba Gamma, un algoritmo que estima el Error Cuadrático Medio (ECM) de una variable dependiente, para este caso la prueba Gamma se aplica a registros geofísicos de porosidad: densidad (RHOB), neutrón (NPHI) y sónico (DT) de pozos perforados en la provincia de Alberta en Canadá. La prueba Gamma muestra el registro de densidad (RHOB) con el menor ECM en 9 de los 19 pozos seleccionados. A partir de este registro se calcula la porosidad, se incluyen las correcciones ambientales de diámetro de pozo, densidad de matriz y densidad de fluido de perforación, se realiza el cálculo de porosidad efectiva corrigiendo el efecto por volumen de arcillas (Vsh) y distribución de estas en el yacimiento. Luego mediante la implementación de técnicas geoestadísticas se construye el semiovariograma experimental para la porosidad efectiva, el cual se ajusta a un modelo esférico, con este modelo es poblada la malla en los sectores donde no se tiene información. Finalmente, al calcular la permeabilidad empleando los métodos empíricos de Timur, Tixier y Cotes se encuentra que, de los tres métodos, el de Timur presenta los mayores valores de permeabilidad, por el contrario, el de Coates los menores. Se emplea el software libre y de código abierto Rstudio para todos los cálculos, incluido el Análisis exploratorio de los Datos con el cual se logra tener una primera aproximación de las densidades litológicas y tipo de fluido presente en el yacimiento.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».