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Enregistrement W2151279399 · doi:10.2113/gscpgbull.60.3.209

An improved multi-parameter-constrained Pareto model for hydrocarbon resource assessment and its application in Bozhong Sag, Eastern China

2012· article· en· W2151279399 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Li Zhuo, Wenxin Li, Xiaolei Li

Notice bibliographique

RevueBulletin of Canadian Petroleum Geology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBeijingChinaPetroleumProspectingResource (disambiguation)Mining engineeringGeologyGeographyArchaeologyComputer sciencePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Article| September 01, 2012 An improved multi-parameter-constrained Pareto model for hydrocarbon resource assessment and its application in Bozhong Sag, Eastern China Jiang Zhenxue; Jiang Zhenxue State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting China University of Petroleum Beijing, China 102249Institute of Unconventional Natural Gas China University of Petroleum Beijing, China 102249 Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Pang Xiongqi; Pang Xiongqi State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting China University of Petroleum Beijing, China 102249College of Geosciences China University of Petroleum Beijing, China 102249 Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Li Zhuo; Li Zhuo State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting China University of Petroleum Beijing, China 102249Institute of Unconventional Natural Gas China University of Petroleum Beijing, China 102249 Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Zhou Jingjing; Zhou Jingjing State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting China University of Petroleum Beijing, China 102249College of Geosciences China University of Petroleum Beijing, China 102249 Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Wu Li; Wu Li State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting China University of Petroleum Beijing, China 102249College of Geosciences China University of Petroleum Beijing, China 102249 Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Li Xiaolei; Li Xiaolei State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting China University of Petroleum Beijing, China 102249College of Geosciences China University of Petroleum Beijing, China 102249 Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Zhang Yingying Zhang Yingying State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting China University of Petroleum Beijing, China 102249College of Geosciences China University of Petroleum Beijing, China 102249 Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Bulletin of Canadian Petroleum Geology (2012) 60 (3): 209–217. https://doi.org/10.2113/gscpgbull.60.3.209 Article history received: 15 Mar 2011 accepted: 25 Jul 2012 first online: 12 Jul 2017 Cite View This Citation Add to Citation Manager Share Icon Share Twitter LinkedIn Tools Icon Tools Get Permissions Search Site Citation Jiang Zhenxue, Pang Xiongqi, Li Zhuo, Zhou Jingjing, Wu Li, Li Xiaolei, Zhang Yingying; An improved multi-parameter-constrained Pareto model for hydrocarbon resource assessment and its application in Bozhong Sag, Eastern China. Bulletin of Canadian Petroleum Geology 2012;; 60 (3): 209–217. doi: https://doi.org/10.2113/gscpgbull.60.3.209 Download citation file: Ris (Zotero) Refmanager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentBy SocietyBulletin of Canadian Petroleum Geology Search Advanced Search Abstract AbstractThe field size distribution method, such as the Pareto model, is commonly used in hydrocarbon resource assessment in China. It has the advantage of predicting not only the total resources but also the individual field sizes. However, the method has a large uncertainty range in the model parameter estimates. A multi-parameter-constrained Pareto model is proposed to improve parameter estimations. The constraints introduced include: a) total resource estimate from other methods (e.g. genetic method); b) the largest size of undiscovered fields from an empirical relationship between play resources and the largest field sizes in well explored basins; and c) the number of undiscovered fields constrained by the number of untested traps (including subtle traps). By introducing the three constraints, the method provides realistic results with less uncertainty and is consistent with petroleum system models derived from hydrocarbon exploration. The application of this proposed method to Bozhong Sag in the Bohai Bay Basin suggests a total resource of 4130 × 106 m3 in 48 fields, of which 1165×106 m3 are in 27 discovered fields and 2965 × 106 m3 are in the remaining 21 undiscovered fields. The largest discovered field is 369 × 106 m3 and the largest remaining field expected is 853 × 106 m3. The results of the application appear to be consistent with the current exploration status and geological understanding of the study area. Abstract La méthode de répartition de la dimension des champs de ressources, notamment le modèle de Pareto est couramment utilisée en Chine pour évaluer l’étendue des hydrocarbures. L’utilisation de cette méthode permet de prévoir non seulement les ressources totales, mais également la dimension des ressources des champs individuels. Toutefois, la méthode présente un degré important d’incertitude à l’égard des estimations paramétriques du modèle. Dans le même ordre d’idées, nous proposons un modèle de Pareto à paramètres multiples restreints pour améliorer les estimations paramétriques. Les contraintes que nous introduisons incluent : a) une estimation des ressources totales venant d’autres méthodes (p. ex. : la méthode génétique); b) la plus grande dimension des champs non découverts issue d’une relation empirique entre les zones de ressources et les champs les plus étendus dans les bassins largement explorés; et c) le nombre de champs non découverts contraints par le nombre de pièges inéprouvés (y compris les pièges subtils). À l’aide des trois contraintes, la méthode fournit des résultats réalistes avec moins d’incertitude et elle rejoint les modèles de système pétrolier provenant de l’exploration des hydrocarbures. L’application de la méthode proposée dans la dépression de Bozhong, dans le bassin de la baie de Bohaï, suggère des ressources totales de 4130 × 106 m3 dans 48 champs dont 1165 × 106 m3 sont logées dans 27 champs découverts et 2965 × 106 m3 se trouvent dans les 21 champs non découverts restants. Le plus grand champ découvert est égal à 369 × 106 m3 et le plus grand champ restant prévu représente 853 × 106 m3. Les résultats de l’application semblent rejoindre les conditions actuelles de l’exploration et notre compréhension de la géologie de la zone étudiée. Michel Ory You do not have access to this content, please speak to your institutional administrator if you feel you should have access.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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