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Enregistrement W2197685011 · doi:10.1306/13321471m973493

Ancient Microbial Gas in the Upper Cretaceous Milk River Formation, Alberta and Saskatchewan<subtitle>A Large Continuous Accumulation in Fine-grained Rocks</subtitle>

2012· book-chapter· en· W2197685011 sur OpenAlexaboutno aff
Neil S. Fishman, Jennie L. Ridgley, Debra K. Higley, Michele L. Tuttle, Donald L. Hall

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Petroleum Geologists eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyOil shaleUnconventional oilHydraulic fracturingGeochemistryNatural gasSource rockTight oilDirectional drillingEarth scienceDrillingPetroleum engineeringMining engineeringPaleontologyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the early 1970s, most exploration geologists in the United States considered subeconomic or marginally economic petroleum resources such as coalbed methane, shale gas, and tight-gas sands as unconventional resources (Law and Curtis, 2002). Tax incentives and federally funded research beginning in the late 1970s helped make these resources economically viable in the last two decades of the 20th century. Economics aside, two important geologic attributes characterize most unconventional petroleum resources (Law and Curtis, 2002). Conventional petroleum systems are buoyancy-driven accumulations found in structural or stratigraphic traps, whereas most unconventional systems exist independent of a water column and are generally not found in structural or stratigraphic traps.Shale reservoirs are not new. The first commercial hydrocarbon production in the United States was from a well drilled in 1821 in a shale gas reservoir. By 2000, more than 28,000 wells had been drilled in shale gas reservoirs. Rising gas prices and technological advancements in horizontal drilling and hydraulic fracturing associated with the development of the Barnett Shale led to a boom in shale gas development in the early years of the 21st century. Now the exploitation of shale reservoirs is turning to natural gas liquids, condensate, and oil. Far from being isotropic and homogeneous, as once naively envisioned, shale reservoirs are complexly layered accumulations of fine-grained sediment. Geologic variation on scales ranging from that of stratal architecture to that of lamination within individual beds must be understood in order to locate and exploid areas of higher production within shale reservoirs. Shale reservoirs remain largely geologic plays - notmerely lease plays or strictly engineering plays made possible by improvements in drilling and completion technology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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