Pore-Pressure Prediction in Overconsolidated Shales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several of the existing pore pressure estimation methods are based on establishing a normal compaction trend curve with depth. The rationale is that as fine grained sediments are buried with depth the increase in overburden stress compact the sediments therefrom the normal compaction curve can be developed. Common methods using a normal compaction trend as the basis is the equivalent depth method, or the Eaton ratio method which uses sonic, density or resistivity logs as inputs. When fluid overpressure develops caused by other sources than mechanical compaction, such as fluid mechanical entrapment, rock molecular transformation, migration or hydrocarbon generation, Bowers method can be applied. Bowers extended the above mentioned methods to calculate over pressure where sediments are unloaded during pore pressure build up. However, these methods require that you establish a normal compaction curve for sediments without overpressure. In many onshore basins, such as the Mid-Alberta basin, which has thick eroded sections and therefore the sediments are over-consolidated, it is not possible to establish a normal compaction curve. To be able to predict the pore pressure in overpressured Mid-Alberta shales, we developed a pore pressure prediction method based on over-consolidation theory. We tested the method with sonic logs and the method gave promising results for establishing pore pressures in the over-consolidated Alberta basin.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».