Outil de prospection de schiste
Outil de prospection de schiste
L'outil de prospection du schiste évalue six attributs de pyrolyse pour prédire la présence d' hydrocarbures productibles et cartographier les structures . Les six attributs de pyrolyse sont déterminés par la conversion de deux mesures de roche par pyrolyse classique et de quatre mesures de roche HAWK-PAM mg HC/g de roche (milligrammes d'hydrocarbures par gramme de roche), valeurs en leur carbone organique respectif en supposant que 85 % de la teneur en hydrocarbures est Carbone organique. Ces valeurs sont ensuite normalisées en fonction de leurs mesures respectives de COT (carbone organique total) ou de carbone organique extractible (EOM) (Maende et. al., 2020).
Informations plus détaillées :
Six attributs de pyrolyse de l'outil de prospection des schistes sont définis comme :
De la pyrolyse classique :
Pyrolyse Attribut 1 : Teneur en carbone organique S1 de la pyrolyse classique dans les hydrocarbures normalisée en EOM ou en COT. c'est-à-dire, S1*C dans HCs/EOM ou TOC
Attribut de pyrolyse 6 : hydrocarbures pyrolysés au kérogène S2 de la pyrolyse classique normalisés en EOM ou en COT. c'est-à-dire, S2*C dans HCs/EOM ou TOC
D'après les mesures HAWK-PAM :
Pyrolyse Attribut 2 : Huile4 (C20-C36)*C dans les HC/EOM ou TOC
Attribut de pyrolyse 3 : Somme de l'huile 1, de l'huile 2 et de l'huile 3 (C4-C19)*C dans les HC/EOM ou TOC
Attribut de pyrolyse 4 : Somme de l'huile1, de l'huile2, de l'huile3 et de l'huile4 (C4-C36)*C dans les HC/EOM ou TOC
L'attribut de pyrolyse 5 est l'indice de mobilité : Sum(Oil1, Oil2 & Oil3)/Sum(Oil1, Oil2, Oil3 & Oil4) (C4 - C19/C4 - C36)
Utilisation et classement
L'outil de prospection de schiste permet de classer les hydrocarbures productibles prévus, avec les valeurs les plus élevées aux valeurs les plus basses dans chacun des attributs, correspondant aux teneurs en hydrocarbures productibles les plus élevées aux plus faibles. La détermination de ces attributs de pyrolyse pour un intervalle de production peut fournir un étalonnage pour prédire une production similaire.
Figure 5 de Maende et al, 2020
Structures cartographiques
Figure 6 de Maende et al, 2020