Mapping local singularities using magnetic data to investigate the volcanic rocks of the Qikou depression, Dagang oilfield, eastern China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The spatial structural characteristics of geological anomaly, including singularity and self-similarity, can be analysed using fractal or multifractal modelling. Here we apply the multifractal methods to potential fields to demonstrate that singularities can characterise geological bodies, including rock density and magnetic susceptibility. In addition to enhancing weak gravity and magnetic anomalies with respect to either strong or weak background levels, the local singularity index (α ≈ 2) can be used to delineate the edges of geological bodies. Two models were established to evaluate the effectiveness of mapping singularities for extracting weak anomalies and delineating edges of buried geological bodies. The Qikou depression of the Dagang oilfield in eastern China has been chosen as a study area for demonstrating the extraction of weak anomalies of volcanic rocks, using the singularity mapping technique to analyse complex magnetic anomalies caused by complex geological background. The results have shown that the singularities of magnetic data mapped in the paper are associated with buried volcanic rocks, which have been verified by both drilling and seismic survey, and the S–N and E–W faults in the region. The targets delineated for deeply seated faults and volcanic rocks in the Qikou depression should be further investigated for the potential application in undiscovered oil and gas reservoirs exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».