Offshore Petroleum Play Fairway Analysis and Geoscience Data Package Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Nova Scotia Department of Energy and Canada-Nova Scotia Offshore Petroleum Board have carried out a sound technical work program over many years to present potential licensees with the information to encourage them to invest in Nova Scotia. However, following some success, the result in terms of licence bids in Nova Scotia's offshore, wells drilled and hydrocarbons won, has proved disappointing. The value of the hydrocarbon province has not been fully unlocked. Although production and proven discoveries demonstrate that there is a working hydrocarbon system oil companies are leaving Nova Scotia in favour of other opportunities prior to completion of their exploration program. There is a view that, in order to attract new investors, it will be necessary to lower the barriers to entry. One of these is undoubtedly the ability of new investors to easily and quickly develop a good geological understanding of the Nova Scotia offshore basins and thus investment decisions. The intent is to conduct an industry-standard sequence stratigraphic based Play Fairway Analysis to a level of detail that is sufficient to give credibility to the outcome. It is also intended to conduct special studies that can help address the key exploration risks. Furthermore, this paper elaborates on the importance of the Geoscience Data Package for this program, and its effectiveness in re-invigorating interest in the Scotian Margin. Data availability, to support the comprehensive geotechnical evaluation, is key to reducing the barriers to entry into the region, but unfortunately it is not easily accessible to investors. The lack of a publicly available and industry-credible, geological framework, in conjunction with the fact that most geoscience data, specifically seismic data, is not freely available in full digital format is a major hurdle. The Offshore Petroleum Play Fairway Analysis and Geoscience Data Package program, for which the business rational is discussed in this paper, are aimed at addressing this issue.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».