Improvement in Facies Discrimination Using Multiple Seismic Attributes for Permeability Modeling of the Athabasca Oil Sands, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this reservoir modeling study was to predict the permeability distribution which has impact on the performance of SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage), the in-situ bitumen recovery technique. Lithologic facies of a fluvial-estuary channel system observed in the study area are classified into three groups having different characteristics of permeability. Discrimination of the three lithologic facies is a key step in permeability modeling, because different facies use different formulas to estimate facies permeabilities. Seismic data contribute to the lithologic facies prediction by improving facies probability to be used in geostatistical facies modeling. In particular, this study employs a probabilistic neural network utilizing multiple seismic attributes for further improvement of the facies probability. Improvement in facies prediction due to using multiple seismic attributes was demonstrated by comparison with using only a single seismic attribute. Adding P-wave velocity to the group of multiple seismic attributes is a key to enhanced facies discrimination. This paper also discusses a possible cause of the different P-wave velocity of different facies, where sand matrix porosity is uniquely evaluated using a cross-plot of log-derived porosity and photographically predicted mudstone volumes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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; 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 ».