Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "rock typing" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    An integrated workflow for MICP-based rock typing: A case study of a tight-gas sandstone reservoir in the Baltic Basin (Poland)
    Metodologia wyznaczania klas podobieństw (rock types) w oparciu o dane MICP na przykładzie zwięzłych piaskowców typu tight-gas z basenu bałtyckiego
    Autorzy:
    Topór, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1834375.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    tight gas sandstones
    rock typing
    MICP
    machine learning
    piaskowce typu tight-gas
    klasy podobieństwa skał
    uczenie maszynowe
    Opis:
    Jednym z kluczowych zadań w charakterystyce niekonwencjonalnych piaskowców typu tight gas jest prawidłowe wyznaczenie klas podobieństw, tzw. rock types. Rock typing oparty na charakterystyce systemu porów posiada duży potencjał wyznaczania stref o pożądanych własnościach zbiornikowych i filtracyjnych w badanej formacji. Praca pokazuje metodologię wyznaczania klas podobieństw na podstawie charakterystyki systemu porów w formacjach zwięzłych piaskowców. Klasy podobieństw zostały wyznaczone za pomocą metody k-średnich w oparciu o wyselekcjonowane parametry przestrzeni porowej: porowatość otwartą, frakcje makro-, mezo-, mikroi nanoporów oraz przepuszczalność Swansona. Wszystkie parametry zostały wyznaczone na podstawie danych MICP. Korelacja pomiędzy przepuszczalnością otrzymaną metodą pulse decay i przepuszczalnościami wyliczonymi z MICP pokazała, że najbardziej wiarygodną metodą szacowania przepuszczalności do rock typingu jest metoda Swansona. Analiza klastrowa przeprowadzona na 178 próbkach pozwoliła na wyznaczenie 4 typów skał (rock types RT1–RT4) cechujących się odmienną charakterystyką systemu porów, w której dominowały makro-, mezo-, mikro- lub nanopory. Tendencja do tworzenia klastrów została oceniona za pomocą metody/statystyki Hopkinsa. Optymalna liczba klastrów została wyznaczona przy użyciu wewnętrznych metod walidacyjnych (metoda „elbow”). Próbki należące do typów 1 i 2 (RT1 i RT2) charakteryzują się silnie zwięzłym charakterem z przepuszczalnością Swansona < 0,1 mD i porowatością otwartą < 5%. Próbki z klas 3 i 4 (RT3 i RT4) posiadają bardziej konwencjonalny charakter z przepuszczalnością Swansona > 0,1 mD i porowatością otwartą > 5%. Zmienność pomiędzy wyznaczonymi klasami została również zaobserwowana w wynikach analizy obrazu mikroskopowego (CAMI), która została wykonana na płytkach cienkich dla najbardziej reprezentatywnych próbek z poszczególnych klas. Zintegrowanie otrzymanych wyników dotyczących struktury porowej (porowatość otwarta, rozkład porów), przepuszczalności Swansona oraz klas podobieństw zostało wykorzystane do wskazania stref o najlepszych własnościach zbiornikowych i filtracyjnych w badanej formacji.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2020, 76, 4; 219-229
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    K-mean cluster analysis for better determining the sweet spot intervals of the unconventional organic-rich shale: a case study
    Autorzy:
    Akbar, M. N. A.
    Nugraha, S. T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/100894.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Nauk o Ziemi
    Tematy:
    shale gas petrophysics
    organic-rich shale
    rock typing
    cluster analysis
    shale gas water saturation
    sweet spot
    gaz łupkowy
    gaz ziemny
    złoża łupkowe
    nasycenie
    Opis:
    The petrophysical analysis is the crucial task for evaluating the quality of unconventional organic-rich shale and tight gas reservoirs. The presence of organic matter and the ultra-tight with over complex pore system have remained a lack of understanding of how to evaluate the extensive parameters of porosity considering organic content, gas saturation, organic richness, brittleness index, and sweet spot interval by only using conventional log. Therefore, this study offers effectively applied techniques and better analysis for interpreting these parameters by maximizing and integrating geological, geochemical, rock mechanical and engineering data. In general, the field data used in this study are from the first dedicated well for source rock exploration in the North Sumatra Basin, Indonesia. The developed method was derived by using conventional log. All interpretation results were validated by laboratory data measurements of routine and special core analysis, petrography, total organic carbon (TOC) and organic maturation, and brittleness index (BI) calculation. Moreover, the high quality of NMR log data was used as well to ensure our developed techniques present good estimations. Briefly about the methods, we started to determine the total and effective porosity based on the density log by including the presence of organic matter and multi-mineral analysis in these estimations. Then, we used the revised water saturation-TOC of water saturation while the TOC was predicted in advance by averaging three results from the correlation of TOC-Density, modified CARBOLOG and Passey’s ΔlogR methods. Equally important, in order to obtain the reliable gas saturation prediction, we used saturation exponent (n), cementation factor (m), and the tortuosity factor (a) parameters which obtained from laboratory measurement of formation resistivity factor and resistivity index (FFRI). In addition, the brittleness index was predicted based on sonic log data. Finally, all parameters needed for determining gas shale sweet spot have been made. Then, we developed a way to evaluate the sweet spot interval by using K-mean clustering. In conclusion, this clustering result properly follows the shale quality index parameters which consist of organic richness and maturation, brittleness index, the storage capacity of porosity and gas saturation. This study shows that these petrophysical applied techniques leads us to interpret the best position of shale interval to be developed with a simple, fast, and accurate prediction way. Furthermore, as a novelty, this method can be used as rock typing method and obviously can reduce uncertainty and risks in organic-rich shale exploration.
    Źródło:
    Contemporary Trends in Geoscience; 2018, 7, 2; 200-213
    2299-8179
    Pojawia się w:
    Contemporary Trends in Geoscience
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies