Geological, Geophysical and Petrophysical Characterisation of Hydrocarbon Reservoirs in South China Sea Deep Water Block 29/26
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2004, Block 29/26 Production Sharing Contract (PSC) was signed between Husky Energy Inc. and China National Offshore Oil Corporation (CNOOC). The block is located about 300 km offshore Hong Kong (Figure 1), on the north east slope of the gas-prone Baiyun (White Cloud) Sub Sag of the Zhu-II sub-basin in the larger Pearl River Mouth Basin (PRMB). The water depth on the block is from 650 m to 1500 m. A total of 27 deep water exploration and appraisal wells were drilled in the period between 2006 and 2011. Three commercial gas fields, Liwan 3-1-1, LH34-2 and LH29-1, were discovered in April 2006, September 2009 and December 2009, respectively. Several sub-economic gas accumulations were also discovered in the same period. Reservoir and hydrocarbon detection and trap delineation, were the key challenges faced by the exploration team. An integrated subsurface approach, including extensive 3D seismic surveying and high quality processing, seismic inversion, accurate structural/stratigraphic mapping, accurate depth conversion and seismic-based geomorphology, played a key role in making these discoveries. At the time of writing this paper, Block 29/26 is the only deep water block in South China Sea (SCS) with commercial discoveries, and boasts the most extensive deep water database in the region, including large amounts of seismic, conventional and side-wall cores, wireline logs, pressure and fluid samples as well as subsequent lab analyses data. Full investigation of the available information can be expected to provide the necessary guidance for future exploration and development activities in this region. There are several types of reservoirs encountered in Block 29/26. Each type of reservoir has distinctively different log characteristics and seismic responses. This paper provides a systematic review on the applicability of AVA technology to the seismic data on the block and focuses on the challenges that need to be addressed in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».