Pore Structure Evaluation of Bioclastic Limestone Using NMR and HPMI Measurements


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Pore structure evaluation is a crucial segment of revealing the reservoir characteristics and percolation mechanism. Considering the diversity of origins, types and combinations in reservoir space, the effective evaluation method of bioclastic limestone pore structure had not been built yet, which greatly restricted the comprehension of storage-permeability mechanism, as well as the subsequent development strategies. Therefore, this study systematically analyzed the corresponding relationship between the fractal characteristics of capillary pressure curves and pore connectivity. The T2 relaxation criterion of different pore diameter components were determined reasonably according to the features of nuclear magnetic resonance T2 spectrum. Combined with a fuzzy clustering algorithm, a new logging classification method was established using proportions of different pore components as sensitive parameters. The results showed that the capillary force curves of bioclastic limestone reservoir mainly exhibited two kinds of form: “convex” and “concave”. The former showed better storage-percolation characteristics; while the same characteristics of the latter were closely related to inflection points, degrading by the location of respective point from right to left; In addition, the relationship between the pore throat radius r and nuclear magnetic relaxation time T2 could be classified into four stages obviously. With the pore throat radius of 0.15, 1, 5 μm and T2 relaxation time 30, 90 and 200 ms, the pore structure of bioclastic limestone was effectively divided into four categories. On this basis, the calculation precision of permeability would be significantly improved.

Об авторах

Yujiao Han

School of Geosciences, China University of Petroleum; Research Institute of Petroleum Exploration and Development, PetroChina

Автор, ответственный за переписку.
Email: 524167987@qq.com
ORCID iD: 0000-0001-9741-0783
Китай, Qingdao, Shandong, 266580; Beijing, 100083

Yiren Fan

School of Geosciences, China University of Petroleum

Email: 524167987@qq.com
Китай, Qingdao, Shandong, 266580

Hongjun Xu

Research Institute of Petroleum Exploration and Development, PetroChina

Email: 524167987@qq.com
Китай, Beijing, 100083

Xinmin Ge

School of Geosciences, China University of Petroleum

Email: 524167987@qq.com
Китай, Qingdao, Shandong, 266580

Jiaxiong Liu

School of Geosciences, China University of Petroleum

Email: 524167987@qq.com
Китай, Qingdao, Shandong, 266580

Yunhai Cong

GWDC Geology Research Institute, CNPC

Email: 524167987@qq.com
Китай, Panjin, Liaoning, 124012

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature, 2018

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».