The Comparison between Full-Stack Data and Pure P-Wave Data on Deeply Buried Ordovician Paleokarst Reservoir Prediction
Notice bibliographique
Résumé
<span style="font-size: 10.5pt; font-family: 'Times New Roman','serif'; mso-bidi-font-size: 12.0pt; mso-fareast-font-family: 宋体; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA;" lang="EN-US">The present burial depth of the paleokarst reservoirs in the Tarim Basin is greater than 5000m, which premises rigorous demands for the data quality for accurate predictions. Although routinely used for reservoir prediction, the conventional full-stack data are often contaminated by the AVO (amplitude versus offset) effects no matter how much signal to noise ratio degree can be enhanced via stacking. This contamination usually changes with different geological deposits, and could reach an inappropriate and unacceptable level for the deeply buried carbonate reservoir in the Tarim Basin. In this paper, the pure P-wave data theoretically inverted through AVO effects removal are employed to improve reservoir prediction, which are illustrated by the comparisons with that of the conventional full-stack data for the classical four AVO models and the field data in the ZG8 area, Tazhong Uplift, central Tarim Basin. The dominant frequency has been improved for 8 Hz from 15 to 23 Hz in the target Yingshan formation, Ordovician through AVO effects removal, and the reflection events of the pure P-wave data are obviously more continuous comparing with that of the full-stack data. The fake potential reservoir caused by AVO effects in the northeast area has been removed, while the integral delineation of paleokarst reservoirs have been significantly improved with a higher fitness with the oil-testing results, which are more beneficial for later on exploration. The pure P-wave data inversion is in essence an important complement to current processing strategy.</span>
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».