Porosity prediction from seismic attributes of the Ordovician Trenton-Black River groups, Rochester field, southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article integrates three-dimensional (3-D) seismic attributes and log data to determine porosity distribution of the Ordovician Trenton-Black River groups within the Rochester field, southern Ontario. The rocks are composed of tight limestone, parts of which were dolomitized to form porous reservoir rock. Previous studies of the Trenton-Black River dolomite reservoirs have indicated a close relationship between faulting and reservoir development, but few published studies have attempted to examine these relationships using 3-D seismic data. This study explores the stratigraphy and structure of the Rochester fault-related dolomite reservoir using 3-D seismic data and neural networks to predict porosity. By predicting porosity using seismic attributes, vertical and lateral distributions of porosity that can be used to guide development and exploration drilling for optimal hydrocarbon recovery were obtained. The sites of highest porosity were found to be along and within the fault zones. Faults extending from the basement into overlying Paleozoic rocks are composed of several short-plane, vertical, and subvertical fault segments. However, some of these faults appear to have originated and died within the Paleozoic rocks; they cannot be traced to the basement because of little or no offset where they penetrate the basement. Although the five identified attributes are considered important in exploration for fault-related dolomite reservoirs, the single most important attribute to employ is the amplitude envelope because the other attributes are mathematically related to it. Furthermore, the sags that are seen in the Rochester field are due to the combined effects of low-velocity pushdown and faulting. Methods and results presented in this study can be used to explore and develop fault-related dolomite reservoirs elsewhere in similar geologic settings.
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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) | 0,008 | 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 ».