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Enregistrement W2015627488 · doi:10.1190/tle31040387.1

Recent production and drilling success of the Stag oil field from multidisciplinary evaluation of OBC seismic data

2012· article· en· W2015627488 sur OpenAlexaff
Paul F. Anderson, Paul Bingaman, Kyle S. Graves, Fred Fernandes, Fiona O’Sullivan, Sam Betts

Notice bibliographique

RevueThe Leading Edge · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaGeologyPetroleum engineeringDrillingInversion (geology)Seismic surveyOil fieldSubmarine pipelineMultidisciplinary approachOil explorationSeismologyMining engineeringStructural basinPaleontologyOceanographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Originally discovered in 1993, the Stag oil field, on the North West Shelf of Western Australia, has proven to be both a prolific and complicated reservoir since production began in 1998. To date, more than 56 million barrels have been produced, in addition to significant volumes of water and glauconite, which has resulted in complex changes to the reservoir over time as the field has produced. Because the reservoir is shallow, at 680 m true vertical depth subsea (TVDSS) with shallow carbonates causing noise issues and imaging challenges, Stag Field remained largely invisible on seismic data. To address these issues, a 220-km2 4C-3D ocean-bottom cable survey (OBC) was acquired in early 2008. Subsequent processing and interpretation of these data, including a joint multicomponent inversion, have resulted in drilling six successful new wells with additional wells currently underway and planned in the near future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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