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Enregistrement W2048199484 · doi:10.2523/iptc-16784-ms

Integrated Geological, Petrophysical and Geophysical Characterisation of a World Class Shale Gas Play, Horn River Basin, British Columbia, Canada

2013· article· en· W2048199484 sur OpenAlexafffundabout
Ken Potma, Rene Jonk, Matthew Davie, Nick Austin

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesImperial Oil Limited
Mots-clésGeologySedimentary depositional environmentPetrophysicsSedimentary rockSiliciclasticGeochemistryPetrologyStructural basinPaleontologyGeomorphologyPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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