Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 9

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Metodyka analizy błędów i oceny niepewności pomiarów skał
100%
|
|
tom nr 130
341--345
PL
Modele matematyczne wykorzystywane w interpretacji profilowań geofizyki wiertniczej są na ogół wyznaczane na podstawie laboratoryjnych pomiarów geofizycznych parametrów skał i płynów złożowych. W niniejszym artykule przedstawiono metodykę analizy, wyniki pomiarów laboratoryjnych ze szczególnym uwzględnieniem błędów na drodze analitycznej oraz niepewności metody.
EN
Mathematical models used in the interpretation of well logging data are usually constructed on the base of the laboratory measurements of geophysical properties of rocks and fluid. In this paper the analytical methods, the results of laboratory measurements with the errors estimarion and finally, the uncertainty assessment of those methods are presented.
PL
Celem pracy było określenie zależności pomiędzy zawartością substancji organicznej TOC uzyskanej z badań laboratoryjnych a parametrami uzyskanymi z profilowań geofizycznych. Wykorzystano następujące profilowania geofizyczne: akustyczne, opornościowe, gęstościowe oraz porowatość wyliczoną z danych otworowych z odwiertu W. Skonstruowane modele cechują się współczynnikiem korelacji R z zakresu: 0,76÷0,86. Opracowane zależności zastosowano w otworze W oraz w odwiercie L położonym w badanym obszarze, uzyskując zadowalające wyniki.
EN
The aim of this paper was to determine the relation between the laboratory measurements of the organic substance content (TOC) and parameters obtained from geophysical logs. The data from the acoustic, resistance, and density logs, and porosity calculated from well logs from the borehole W were used. Constructed models are characterized by correlation coefficients R ranging from 0.76 to 0.86. The obtained relations were applied in boreholes W and in L from the studied area, and satisfying results were achieved.
|
|
tom R. 66, nr 3
178-188
PL
Przedstawiono metodę określania wielkości przestrzeni porowej skał zajętej wodą związaną w iłach, przy wykorzystaniu magnetycznego rezonansu jądrowego. Kluczowym parametrem w tego typu badaniach jest czas relaksacji poprzecznej T{2ił}. Pozwala on określić porowatość iłów na podstawie krzywych kumulacyjnych porowatości uzyskanych z rozkładu T{2}. Badania wykonano dla siedemnastu próbek piaskowców mioceńskich, o różnym stopniu zasilenia. Uzyskane wyniki wykorzystano do opracowania modeli matematycznych umożliwiających ilościową ocenę porowatości iłów w profilu otworu wiertniczego. Modele przetestowano na danych karotażowych z otworu Palikówka-3.
EN
The method of porous space size determination occupied by bound water in clays, employing nuclear magnetic resonance method was presented. The key parameter in such type of research is lateral relaxation time T(2ił). It allows for clays porosity determination on the grounds of porosity cumulative curves obtained from T(2) distribution. The research was carried out for seventeen samples of Miocene sandstones having various contents of clay minerals. The obtained results have been used to develop mathematical models enabling quantitative assessment of clays porosity within borehole profile. The models were tested on well logging data from Palikowka-3 borehole.
4
63%
|
|
tom R. 64, nr 8
495-500
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie sieci neuronowych do wydzielenia grup skał, które charakteryzowały się podobnymi parametrami opisującymi przestrzeń porową. Do analizy wykorzystano dane z próbek skał reprezentujących utwory czerwonego spągowca z otworów wiertniczych: SW-4, 5 oraz Z-3. W celu klasyfikacji wykorzystano również analizę skupień. Następnie porównano rezultaty uzyskane różnymi metodami.
EN
The work presents utilization of neural networks for separation of rock groups that have manifested similar parameters, describing pore space. Data from rock samples representing Rotliegend formations from SW-4, 5 and Z-3 boreholes were used for the analysis. Cluster analysis was used for classification purposes as well. Then results obtained with use of various methods were compared.
PL
W ramach pracy przeprowadzono ocenę współczynnika przewodności cieplnej w utworach fliszu karpackiego. Badania te wykonano wykorzystując dwie metody: powiązanie badań laboratoryjnych petrofizycznych właściwości skał z danymi profilowań geofizycznych oraz bezpośrednie dowiązanie pomierzonych wartości przewodności cieplnej do danych otworowych. Wyniki przeprowadzonych analiz pozwoliły na generację współczynnika przewodności cieplnej w profilu badanego otworu. Uzyskano dobrą korelację danych estymowanych z mierzonymi.
EN
The heat conductivity value has been estimated in the carpathian flysch sediments. The investigations were conducted with the use of two methods: correlation of the laboratory measurements of petrophysical properties of rocks with the geophysical data and direct relating of the measured heat conductivity values to the log data. The obtained results enabled to predict the thermal conductivity value from a set of geophysical logs. The estimated values correlate well with the laboratory data.
|
|
tom R. 64, nr 6
373-380
PL
W artykule porównano dwie różne metody szacowania parametrów zbiornikowych skał z pomiarów geofizyki otworowej. Pierwszą z tych metod były sieci neuronowe, a drugą wielowymiarowa analiza regresji. Za parametry zbiornikowe skał przyjęto współczynniki porowatości Kp, przepuszczalności Kprz oraz nasycenia wodą Sw. Dla porównania rezultatów wspomnianych metod wykorzystano dane geofizyczne reprezentujące utwory czerwonego spągowca z dwóch otworów wiertniczych: Z-3 oraz SW-4.
EN
Two different methods of reservoir rock parameters estimation based on well log profiling responses have been compared in the study. Neural networks were used in the first method, while multi-dimensional regression analysis in the second one. Coefficients of porosity Kp, permeability Kprz and water saturation Sw were employed as reservoir characteristics parameters of the rocks. Geophysical logs data, representing Rotliegend formations from Z-3 and SW-4 boreholes, were used for comparison of results obtained with above-mentioned methods.
PL
W artykule przedstawiono wyniki laboratoryjnych pomiarów prędkości rozchodzenia się fal podłużnych Vp i poprzecznych Vs w próbkach skał, przy różnym współczynniku nasycenia Sw. Próbki piaskowców pogrupowano w 5 klas o podobnej porowatości, zmieniającej się w przedziale 0-25%. Współczynnik Sw monitorowany był co 5%, w zakresie 0-100%. Badania przeprowadzono metodą desaturacji próbek w 100% nasyconych solanką. Wyznaczono związki korelacyjne pomiędzy prędkością propagacji fal a innymi właściwościami zbiornikowymi, uzyskując najlepsze zależności dla Vp i Vs ze współczynnikiem porowatości i zawartością minerałów ilastych. Określono parametry sprężyste skał i stwierdzono zróżnicowanie modułów sprężystości dla próbek suchych i nasyconych oraz w poszczególnych przedziałach porowatości. W wyniku prac eksperymentalnych wyznaczono współczynniki niezbędne do rozwiązania równania Gassmanna.
EN
This paper shows laboratory researches results for P- and S-wave velocities propagation in rock samples versus water saturation coefficient. Sandstone samples were grouped in 5 classes of similar porosity, varying in interval 0-25%. Sw coefficient was monitored at every 5% in 0-100% interval. Researches were made by samples desaturation method starting at 100% brine saturation. Correlations between wave velocities propagation and other reservoir properties obtaining the best dependences for Vp and Vs with porosity factor and clay minerals content were determined. Rock elastic parameters were defined and the differences of modulus of elasticity for dry and saturated samples as well as for different porosity intervals were identified. As a result from experiments, the necessary coefficients to solve Gassmann’s equation were determined.
PL
W artykule zaprezentowano wyniki badań laboratoryjnych właściwości skał zbiornikowych reprezentujących cienkowarstwowe utwory mioceńskie, pochodzące z dwóch rejonów poszukiwawczych przedgórza Karpat: Dzikowa i Nowosielca. Równocześnie podjęto próbę odpowiedzi na pytanie, czy na podstawie danych NMR można oceniać właściwości kolektorskie skał i czy dane te odzwierciedlają rzeczywiste właściwości skał?
EN
The paper presents results of laboratory tests of reservoir rocks properties, representing thin-layer Miocene formations, originating from two prospecting regions on Carpathian Foremountain: Dzikow and Nowosielec. Simultaneously attempted to answer questions whether collector properties of rocks can be assessed based on NMR results, and whether the data reflects actual properties of rocks.
PL
Metoda NMR umożliwia określenie, obok porowatości całkowitej, zawartości wody związanej z iłami, wody kapilarnej i wody wolnej poprzez analizę rozkładów czasu poprzecznej relaksacji T2. Przeanalizowano wyniki pomiarów NMR piaskowców mioceńskich z otworów: Jasionka 4 i Chałupki Dębniańskie 3. Na podstawie kształtu krzywych rozkładu T2 wydzielono pięć typów piaskowców mioceńskich różniących się udziałami zawartości wody związanej z iłami, kapilarnej i wolnej. Wyróżnione typy reprezentują skały o różnych właściwościach zbiornikowych, co znajduje odzwierciedlenie w wartościach przepuszczalności.
EN
NMR method enables to determine the effective porosity and to distinguish irreducible water, capillary bond water and free fluids by the T2 distribution analysis. The results of NMR measurements of the Miocene sandstones from boreholes: Jasionka 4 and Chałupki Dębniańskie-3 were analyzed. Five types of Miocene sandstones differentiated by the content of irreducible water, capillary bond water and free fluids were distinguished on the base of T2 distribution curves shapes. The displayed types represent rocks of different reservoir properties, what is reflected by the permeability values.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.