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Enregistrement W825540190

Sensitive Carbonate Reservoir Rock Characterization From Magnetic Hysteresis Curves and Correlation with Petrophysical Properties

2011· article· en· W825540190 sur OpenAlexaff
David K. Potter, Tariq M. AlGhamdi, Oleksandr P. Ivakhnenko

Notice bibliographique

RevuePetrophysics – The SPWLA Journal of Formation Evaluation and Reservoir Description · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsParamagnetismCarbonateMagnetic susceptibilityDiamagnetismGeologyFerrimagnetismMineralogyHysteresisAnorthiteMagnetic hysteresisMagnetizationRock magnetismAnalytical Chemistry (journal)PorosityMaterials scienceRemanenceMagnetic fieldCondensed matter physicsChemistryCrystallographyMetallurgyGeotechnical engineeringEnvironmental chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work has shown how magnetic susceptibility and hysteresis measurements correlate with several petrophysical parameters in clastic reservoir samples. The present paper applies these techniques to carbonate samples. Carbonate rock typing can be achieved from high field magnetic susceptibility, which indicates a sample’s diamagnetic plus paramagnetic mineral content. High field measurements are very sensitive and can quantify small differences in paramagnetic clay content that X-ray diffraction (XRD) or scanning electron microscopy (SEM) cannot. Temperature dependent hysteresis measurements can also identify and quantify small concentrations of paramagnetic minerals. Experimental magnetic hysteresis curves demonstrated subtle differences between samples in a suite of Middle East carbonates. Significantly, the high field magnetic susceptibility values from the hysteresis curves exhibited extremely good correlations with permeability (small variations in paramagnetic clay content seem responsible for this) and porosity. The low field magnetic susceptibility values, however, did not correlate well with these petrophysical parameters merely because some samples contained small concentrations of ferrimagnetic impurities that contributed to the low field signal. The low field part of a hysteresis curve provides a further sensitive means of characterizing carbonate samples, and can be used to quantify these extremely small concentrations of ferrimagnetic material (down to a few parts per million) that XRD cannot. Magnetic susceptibility values (both low and high field) for some US and North Sea carbonates were generally higher than the Middle East samples, indicating increased ferrimagnetic and paramagnetic (mainly clays) content. This suggested that the reservoir quality of the Middle East carbonates studied was generally better.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,495

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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