Advanced Seismic-stratigraphic Imaging of Depositional Elements in a Lower Cretaceous (Mannville) Heavy Oil Reservoir, West-central Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We integrated core, wire-line logs, a three-dimensional (3-D) seismic volume, and a seismic attribute-derived 3-D lithology volume to define the stratigraphy of the Lower Cretaceous Mannville Group for a small area in Saskatchewan. The lithology volume was generated by integrating the seismic data with wire-line logs through the use of a probabilistic neural network. The stratigraphic interpretation was an iterative process: first, based on wire-line logs and cores; then, based on the integration of well and 3-D seismic data; and finally, by integrating the attribute-derived lithology volume with the other data sets. Integration of the lithology volume into our stratigraphic interpretation, along with the exploitation of seismic-based visualization technologies, helped us to construct a better geologic model than what could have been constructed using only well data or conventional seismic-stratigraphic analysis techniques. Unfortunately, despite the high-frequency content (and good to excellent quality of the data), meter-scale variations of lithology in the primary reservoir interval could not be detected seismically because of the low acoustic-impedance contrasts between the various lithologies in this interval. Various types of noise in the seismic data also degraded the attribute-based property prediction.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».