Adapted sequential Gaussian simulations with Bayesian approach to evaluate the CO<sub>2</sub> storage potential in low porosity environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sequential Bayesian simulations are used to model the porosity distribution and assess the CO 2 storage potential in the Beauharnois Formation of the Saint‐Flavien reservoir (Québec, Canada). The low porosity Beauharnois Formation is characterized by a complex geology, mostly composed of dolostones with a strong presence of limestone, sandstone, and shale. In such a complex geological environment, we transform the porosity distribution into a normal one to artificially stretch the range of porosity. This allows a clearer definition of the statistical relation between acoustic impedance (AI) and porosity, and a better identification of petrophysical families in the reservoir unit. Guided by seismic derived AI cubes, 250 realizations of porosity are simulated by Bayesian sequential simulations (BSS), all respecting the initial porosity well logs, the a priori porosity distribution, and the statistical relation between AI and porosity. All realizations present different but realistic distributions of porosity. We estimate the connectivity between zones with porosity greater than 1.0%. The average porosity in the connected pockets is approximately 1.4% for all three selected realizations. We estimate 0.5Mt to 1.25Mt of CO 2 could be injected in the 3D model representation of the Beauharnois Formation in Saint‐Flavien, with a CO 2 storage efficiency factor of 27% to 36%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle