A New Method for Determining Tight Sandstone Permeability Based on the Characteristic Parameters of the NMR T2 Distribution


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This paper proposes a new method to determine the permeability of tight sandstone using characteristic parameters of the nuclear magnetic resonance (NMR) transverse relaxation time (T2) distribution. First, the Swanson parameters (Ts) and Capillary–Parachor parameters (Tcp) are calculated as the percolation characteristic parameters (Tc) of NMR T2 distribution. The logarithmic mean (Tlm), arithmetic mean (Tam), and harmonic mean (Thm) are calculated as the pore structure characteristic parameters (Tm) of NMR T2 distribution. Tx, the transverse relaxation time when the value of Y-axis is x% in the normalized accumulated T2 distribution curve accumulated from long relaxation time part to short relaxation time part, is selected as a characteristic parameter of pore size distribution. Second, different Tc, Tm, Tx, and NMR porosity (Tpor) values are selected to establish single-, double-, three-, and four- parameter models for estimating permeability. An analysis of the relationships between calculated permeabilities of different models and measured permeability in tight sandstone rocks indicated that the four-parameter model based on Tcp, T40, Tam, and Tpor was the best model. Moreover, this model was superior to the calibrated Timur model and the calibrated SDR model for calculating permeability in tight sandstone reservoirs.

Об авторах

Mi Liu

State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum (Beijing); Key Laboratory of Earth Prospecting and Information Technology, China University of Petroleum (Beijing)

Email: xieranhong@cup.edu.cn
Китай, Beijing, 102249; Beijing, 1002249

Ranhong Xie

State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum (Beijing); Key Laboratory of Earth Prospecting and Information Technology, China University of Petroleum (Beijing)

Автор, ответственный за переписку.
Email: xieranhong@cup.edu.cn
Китай, Beijing, 102249; Beijing, 1002249

Changxi Li

PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration and Development

Email: xieranhong@cup.edu.cn
Китай, Beijing, 100083

Lun Gao

State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum (Beijing); Key Laboratory of Earth Prospecting and Information Technology, China University of Petroleum (Beijing)

Email: xieranhong@cup.edu.cn
Китай, Beijing, 102249; Beijing, 1002249

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer-Verlag GmbH Austria, 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».