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Enregistrement W2338197294 · doi:10.1144/petgeo2015-048

A measure of facies mixing in data upscaling to account for information loss in the estimation of petrophysical variables

2016· article· en· W2338197294 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePetroleum Geoscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensCanadian Natural ResourcesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrophysicsGeologyFaciesIgneous petrologyMeasure (data warehouse)Environmental geologyRegional geologyTelmatologyEconomic geologyMetamorphic petrologyMixing (physics)HydrogeologyPetrologyGemologyEstimationEngineering geologySoil scienceGeotechnical engineeringGeomorphologySeismologyData miningVolcanismStructural basinTectonicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blocking facies information to a constant length prior to three-dimensional (3D) modelling is necessary with current 3D geostatistical modelling techniques. The high-resolution information from core and well logging must be upscaled to unify the scale to a target scale considered in building the 3D numerical models. A downside is the inevitable loss of information when the majority facies is assigned to each upscaled interval. The loss of such information could become problematic when dealing with small shale barriers in the middle of the reservoir or at the boundary of the facies transitions. This paper addresses the information loss by retaining as much information as possible in the upscaling process and proposes a metric to account for small-scale information that is mixed during the process: such a metric is referred to as facies mixing measure (FMM). Retaining more information in the upscaling process and utilizing that information to better model petrophysical properties is an important contribution. FMM is calculated during the upscaling step and is treated as a secondary property during petrophysical property modelling. Cross-validation with two different datasets demonstrates improvements in porosity estimation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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