۲D Simulation of Shale Gas Reservoir through Z-Axis Tipper Electromagnetic Data
محل انتشار: نشریه علمی ژئومکانیک نفت، دوره: 7، شماره: 4
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 19
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_IRPGA-7-4_003
تاریخ نمایه سازی: 10 اسفند 1403
چکیده مقاله:
Shale gas, an unconventional natural gas resource abundant in organic matter, has gained significant attention in global natural gas exploration as a crucial supplement and alternative to conventional natural gas sources. Due to higher electrical resistivity of oil traps in conductive sedimentary backgrounds, shale gas reservoirs are ideal targets for geophysical studies to be explored, whereby the Z-axis tipper electromagnetic method (ZTEM) can be employed to simulate and model their geoelectrical responses. The study conducted involved the utilization of an airborne method, a tool that relies on natural source transmitter, to simulate shale gas reservoirs. Initially, geoelectrical models of shallow shale gas reservoirs were constructed for three different simple geological scenarios, followed by the generation of responses through an airborne geophysical survey. The assumed electrical resistivity models were effectively reconstructed by applying an inversion algorithm to the data. This process proved to be successful in accurately representing the physical characteristics of shale gas reservoirs. As a result, this innovative tool offers the capability to rapidly explore vast areas with high potential for shale gas reserves, enabling the identification of valuable targets efficiently. The combination of advanced technology, numerical modeling and geological expertise allows for the expedited discovery of significant resources in the field of shale gas exploration.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
میثم عابدی
دانشکده مهندسی معدن دانشگاه تهران
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 :