To Express Required CT-Scan Resolution for Porosity and Saturation Calculations in Terms of Average Grain Sizes
محل انتشار: مجله علوم و فن آوری نفت، دوره: 8، شماره: 3
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 49
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JPSTR-8-3_003
تاریخ نمایه سازی: 29 آذر 1402
چکیده مقاله:
Despite advancements in specifying ۳D internal microstructure of reservoir rocks, identifying some sensitive phenomenons are still problematic particularly due to image resolution limitation. Discretization study on such CT-scan data always has encountered with such conflicts that the original data do not fully describe the real porous media. As an alternative attractive approach, one can reconstruct porous media to generate pore space representations. The reconstructed structures are then used for simulations using some sort of discretization. In this paper, It is examined the effect of discretization on porosity and saturation calculations in porous media models. Some ۳D Boolean models of random overlapping spheres of fixed and variable diameters in three dimensions are used. The generated models are then discretized over ۳D grids with different number of voxels. The porosity can be calculated and saturation of the discretized models are then compared with the analytical solutions. The results show that when meshgrid sizes are ۸% of smallest grains, porosity is calculated with ۹۵% precision. In addition to that, meshgrid sizes of ۵% and ۳% of average grain diameter are adequate to calculate non-wetting and wetting phase saturations with at least ۹۵% precision. This helps in choosing the optimum voxel size required in imaging for efficiently use of available computational facility.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ahmed Zoeir
Sahand University of Technology
Jafar Qajar
Shiraz University, petroleum engineering department
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :