Integrated Geological, Petrophysical and Geophysical Characterisation of a World Class Shale Gas Play, Horn River Basin, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Devonian-aged strata of the Horn River Basin, located in northeast British Columbia, Canada, host a giant shale-gas play with an estimated OGIP of 14.2 trillion cubic metres (500 TCF). Ten distinct mudstone reservoir and non-reservoir lithofacies can be recognized in core, differentiated with a suite of wireline well logs and inverted from seismic data. Reservoir lithofacies are rich in total organic carbon (TOC) and the predominant pore type is organic micro-porosity. These lithofacies are predictable within a sequence stratigraphic framework which allows us to interpret the depositional processes, map the resulting depositional geobodies and thereby optimize the development plan. Motivation Lithofacies classifications associate sedimentary characteristics with depositional processes. In petroleum exploration and development, lithofacies classifications are typically tied to porosity and permeability - the two key parameters that control productive capacity. A powerful tool is obtained when the lithofacies classification is constructed within a predictive sequence stratigraphic framework that integrates geological and geophysical data. Although depositional processes and environments for fine-grained, organic-rich sedimentary rocks are not as well established as those for coarse siliciclastic or for carbonate systems, herein we show how we adapted a "conventional" workflow to allow such prediction in an "unconventional" shale hydrocarbon system.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».