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Enregistrement W1975595346 · doi:10.2118/93825-ms

3D Post-Stack Acoustic Impedance Inversion Results for Kijing and Malong Fields, South Natuna Sea

2005· article· en· W1975595346 sur OpenAlexaff
Abhaya Badachhape, A. R. Abdurahman

Notice bibliographique

RevueSPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInversion (geology)GeologyExtrapolationWaveletDeconvolutionElectrical impedanceSeismic inversionAcoustic impedanceAcousticsSeismologyComputer scienceAlgorithmEngineeringTectonicsAzimuthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Post-stack acoustic impedance inversion was performed at Kijing, Malong, and Buntal fields. The results allow detailed reservoir characterization of the fields to be done, and predict the location of porous, reservoir-quality sands, and in many cases, reservoir-quality sands that contain gas. Several aspects of the inversion results prove to be useful that cannot be achieved through the use of seismic analysis alone. The removal of wavelet effects (tuning, extra events due to constructive wavelet sidelobe interference, and dimming due to destructive wavelet sidelobe interference) is one important enhancement. Seeing the impedances as layer properties instead of as interfaces allows information about the sands and shales to be observed. Increase in bandwidth, both on the low end with the introduction of a good low frequency model from the interpolation/extrapolation of well log impedance along interpreted horizons and the use of geologic constraints, and on the high end due to the use of a spectral whitening deconvolution operator and proper inversion parameters produces increased resolution. The inversion results at Kijing, Malong, and Buntal fields may be used to discern details about the reservoir sands, especially in conjunction with the current geologic and geophysical information from conventional seismic data, well logs, analogs, etc. 3D visualization of the reservoir shows the structure of the sands, most of which are channelized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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