Workflow of Petrophysical Analysis Performed at Mine in Karaganda Coal Basin

2021

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.2118/206627-ms
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Abstract For accurate coal bed methane (CBM) reserves estimation, it is necessary to evaluate reservoir characteristics. We present a workflow for formation evaluation of coalbed-methane wells, by interpretation of a limited number of legacy logs, including data preprocessing, lithology identification, proximate analysis and estimation of gas content of coal beds. This workflow allowed the estimation of ash content from the available logs, including selective log (analogue of photoelectric absorption), which was recorded only on the territory of the former Soviet Union and never used for such calculations before. Even though the logs were recorded by old tools with low vertical resolution, we were able to identify heterogeneity of coal seams, using the principle of core ash content distribution. Integrated analysis of old core data and recent laboratory measurements of samples from coal pillars allowed to calculate proximate properties of the coal, which showed good match with observed data and could be considered as input parameters for property distribution in the geological model. Also, it is worth to mention that an advanced plug-in was deployed to perform calculation of proximate properties and gas content for all available options and to significantly reduce time for screening different algorithms and rapidly analyzing results.