Chapter 39 Using discovery process and accumulation volumetric models to improve petroleum resource assessment in Sverdrup Basin, Canadian Arctic Archipelago
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sverdrup Basin hosts a structural petroleum play in Mesozoic clastic reservoirs. Twenty-one discovered fields (eight crude oil and 25 natural gas pools) have 294.1×106m3crude oil, and 500.3×109m3natural gas, original in-place contingent resources. We discuss and compare discovery process and volumetric assessment methods that, respectively, predict a 673.1×106m3or 698.7×106m3median crude oil resource and a 1187.4×109m3or 1202.8×109m3median natural gas resource. Both methods predict that the largest crude oil and third-largest natural gas pools are undiscovered, a result inferred to be consistent with available data and the exploration history. Volumetric assessments can precede any discoveries and they use common geoscience data inputs; however, they can be affected by data interdependencies and biases from exploratory sampling and subjective parameter estimates, particularly those affecting the number of accumulations. Discovery process methods solve for the accumulation numbers and size distribution simultaneously, accounting for sampling bias and free of data interdependencies, but only once sufficient discoveries exist. The Sverdrup Basin dataset and exploration history permit us to cross-validate volumetric and discovery process assessments and validate their predictions, for example undiscovered pool sizes, against a regional geoscience dataset. The discovery process results agree well with geoscience constraints, but the initial volumetric assessment must be restricted to predict undiscovered pool sizes consistent with the geoscience dataset. Our analysis illustrates advantages and potential pitfalls for volumetric and discovery process assessments and shows that cross-validation between methods and against available data constrains resource potentials and improves confidence in result.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».