Dự đoán yếu tố kết dính bằng cách sử dụng các phương pháp phân loại đá trong các hồ chứa cacbonat không đồng nhất

Springer Science and Business Media LLC - Tập 13 Số 9 - Trang 1889-1900 - 2023
Yalda Mansouri1, Abolghasem Kamkar‐Rouhani1, Aboozar Soleymanzadeh2, Alireza Arab‐Amiri1
1Faculty of Mining, Petroleum and Geophysics, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
2Department of Petroleum Engineering, Petroleum University of Technology, Ahwaz, Iran

Tóm tắt

Tóm tắtHệ số kết dính hoặc yếu tố kết dính là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong các phương trình của Archie mà cần được ước lượng chính xác nhằm xác định các đặc tính địa chất của trữ lượng. Việc ước lượng không chính xác yếu tố này có thể dẫn đến phân tích địa chất không chính xác và xác định độ bão hòa nước sai lệch, điều này cực kỳ quan trọng cho việc dự báo kinh tế của các trữ lượng hydrocarbon. Một cách thay thế cho việc ước lượng chính xác yếu tố kết dính là phân loại đá dựa trên một đặc tính địa chất chung như độ thấm. Nghiên cứu này nhằm điều tra yếu tố kết dính trong các loại đá khác nhau và cuối cùng cung cấp một mô hình phù hợp để ước lượng tham số này dựa trên các phương pháp phân loại đá khác nhau. Trong bài báo này, trước tiên các phương pháp phân loại đá truyền thống (ví dụ, chỉ số vùng hiện tại (CZI), chỉ số vùng dòng chảy (FZI), độ thấm và hiệu suất điện) đã được sử dụng để ước lượng yếu tố kết dính. Sau đó, dữ liệu, được lấy từ Regnet et al. (J Geophys Res Solid Earth 120:790–811, 2015), đã được phân tích bởi các phương pháp này nhằm tìm ra cách tốt nhất để phân loại đá. Dữ liệu đã phân tích cho thấy chỉ có phương pháp hiệu suất điện là đủ chính xác để phân loại đá thành các nhóm khác nhau với các giá trị cao của hệ số xác định (tức là, 0.9828 và 0.9725) được thu được do phân loại theo phương pháp này mà trong đó dữ liệu được phân loại thành các nhóm riêng biệt. Các giá trị hệ số xác định thu được từ việc phân loại theo độ thấm, phương pháp FZI và CZI lần lượt là 0.805, 0.809 và 0.7568. Do kết quả này và sự phân tán cao của dữ liệu đã được phân loại, có thể kết luận rằng ba phương pháp này chưa đủ chính xác cho việc phân loại đá của dữ liệu. Ngoài các phương pháp đã đề cập ở trên, một phương pháp phân loại đá mới dựa trên hệ số hoặc yếu tố độ xoắn cũng đã được đề xuất trong bài báo này. Phương pháp mới này đã được chứng minh là chính xác do sự phân tán thấp của các kết quả dữ liệu và phân loại chúng vào các nhóm riêng biệt, cùng với việc thu được các giá trị cao của hệ số xác định (tức là, 0.9996, 0.9986 và 0.9951) trong phân loại theo phương pháp mới này.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Al-Gathe A (2009) Analysis of Archie’s parameters determination techniques. King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran

Amaefule JO et al. (1993) Enhanced reservoir description: using core and log data to identify hydraulic (flow) units and predict permeability in uncored intervals/wells. In: SPE annual technical conference and exhibition.. OnePetro. https://doi.org/10.2118/26436-MS

Ara TS et al. (2001) In-depth investigation of the validity of the Archie equation in carbonate rocks. In: SPE Production and Operations Symposium. OnePetro. https://doi.org/10.2118/67204-MS

Archie GE (1942) The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir characteristics. Trans AIME 146(01):54–62. https://doi.org/10.2118/942054-G

Asadollahi M et al. (2008) Investigation of cementation factor in Iranian carbonate reservoirs. In: Formation Evaluation Symposium of Japan (14th: 2008: Chiba, Japan)

Borai A (1987) A new correlation for the cementation factor in low-porosity carbonates. SPE Form Eval 2(04):495–499. https://doi.org/10.2118/14401-PA

Celzard A, Marêché J (2002) Fluid flow in highly porous anisotropic graphites. J Phys: Condens Matter 14(6):1119. https://doi.org/10.1088/0953-8984/14/6/301

Focke J, Munn D (1987) Cementation exponents in Middle Eastern carbonate reservoirs. SPE Form Eval 2(02):155–167. https://doi.org/10.2118/13735-PA

Hasanigiv M, Rahimi M (2008) New correlations for porosity exponent in carbonate reservoirs of Iranian oil fields in Zagros Basin. J Sci Univ Tehran 34(02):1–7

Herrick DC, Kennedy WD (1994) Electrical efficiency—a pore geometric theory for interpreting the electrical properties of reservoir rocks. Geophysics 59(6):918–927. https://doi.org/10.1190/1.1443651

Heydari Gholanlo H, Hajipour Z (2018) Estimation of cementation factor in carbonate reservoir by using genetic fuzzy inference system. Neural Comput Appl 30:1657–1666. https://doi.org/10.1007/s00521-016-2770-1

Kadhim FS, Samsuri A, Kamal A (2013) A review in correlation between cementation factor and carbonate rock properties. Life Sci J 10(4):2451–2458

Kostek S, Schwartz LM, Johnson DL (1992) Fluid permeability in porous media: comparison of electrical estimates with hydrodynamical calculations. Phys Rev B 45(1):186. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.45.186

Mabrouk WM, Soliman KS (2015) A numerical technique for an accurate determination of formation resistivity factor using FR-RO overlays method. Arab J Geosci 8(3):1291–1297. https://doi.org/10.1007/s12517-014-1311-4

Mahmoodpour S, Kamari E, Esfahani MR, Mehr AK (2021) Prediction of cementation factor for low-permeability Iranian carbonate reservoirs using particle swarm optimization-artificial neural network model and genetic programming algorithm. J Petrol Sci Eng 197:108102. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.108102

Muther T, Qureshi HA, Syed FI, Aziz H, Siyal A, Dahaghi AK, Negahban S (2022) Unconventional hydrocarbon resources: geological statistics, petrophysical characterization, and field development strategies. J Petrol Explor Product Technol 12(6):1463–1488. https://doi.org/10.1007/s13202-021-01404-x

Nettelblad B et al (1995) Approximate determination of surface conductivity in porous media. J Phys D Appl Phys 28(10):2037. https://doi.org/10.1088/0022-3727/28/10/007

Regnet J-B et al (2015) Acoustic and reservoir properties of microporous carbonate rocks: implication of micrite particle size and morphology. J Geophys Res Solid Earth 120(2):790–811. https://doi.org/10.1002/2014JB011313

Rezaee MR, Motiei H, Kazemzadeh E (2007) A new method to acquire m exponent and tortuosity factor for microscopically heterogeneous carbonates. J Petrol Sci Eng 56(4):241–251. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2006.09.004

Rivero OG (1978) Simplifying log evaluation in complex reservoirs. World Oil 187(2):59–61

Soleymanzadeh A et al (2018) A new technique for electrical rock typing and estimation of cementation factor in carbonate rocks. J Petrol Sci Eng 166:381–388. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2018.03.045

Soleymanzadeh A, Kord S, Monjezi M (2021) A new technique for determining water saturation based on conventional logs using dynamic electrical rock typing. J Petrol Sci Eng 196:107803. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.107803

Tiab D, Donaldson EC (2015) Petrophysics: theory and practice of measuring reservoir rock and fluid transport properties. Gulf professional publishing, Pittsburgh

Timur A, Hempkins WB, Worthington AE (1972) Porosity and pressure dependence of formation resistivity factor for sandstones. In: Trans CWLS 4th Formation Evaluation Symposium. vol 30

Watfa M, Nurmi R (1987) Calculation of saturation, secondary porosity and producibility in complex Middle East carbonate reservoirs. In: SPWLA 28th Annual Logging Symposium. OnePetro. Paper Number: SPWLA-1987-CC

Winsauer WO et al (1952) Resistivity of brine-saturated sands in relation to pore geometry. AAPG Bull 36(2):253–277. https://doi.org/10.1306/3D9343F4-16B1-11D7-8645000102C1865D

Wong P-Z, Koplik J, Tomanic J (1984) Conductivity and permeability of rocks. Phys Rev B 30(11):6606. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.30.6606

Thông tin
Thông tin xuất bản

Springer Science and Business Media LLC

Tập 13 Số 9

1889-1900

Thông tin tác giả