Seismic-based porosity prediction in the Silurian Niagaran Formation reefs of Northern Michigan: An integrated case study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Identifying Lower Silurian Niagaran (Guelph) Formation reefs with 3D seismic in the Michigan Basin has been very challenging from the onset of the use of this technology. Gaining experience in recognizing diagnostic seismic signatures and refining processing flows has led to the ability to define these structures far more reliably. While production can be very prolific, the heterogeneity encountered within individual reefs has led to many poor producers and dry holes due to lack of primary porosity, compartmentalized reservoirs, and/or salt occlusion. The objective of this study was to integrate seismic and geology to better predict porosity distribution. A combination of near angle (0-15°) stacks and high resolution processing was used to create a seismic volume in which various attributes were correlated with well porosities. Coherence, spectral decomposition, wavelet analysis, and Rock Solid Attributes were cross plotted against the well properties. Areas identified as having porosity from each analysis were combined to generate predicted distribution of porosity across the reef. A horizontal well was subsequently drilled into this predicted porosity to test this hypothesis, with successful results. The same methodology will be further tested on a different reef. Seismic acquisition has been completed and processing is underway. Drilling is anticipated to be completed prior to October, 2014.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».