Time-Depth Curve Evaluation Method for Conversion Time to Depth at Penobscot Field, Nova-Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Oil and natural gas as a fossil fuel that is essential for human civilization, and included in nonrenewable energy, making this energy source is not easy for updated availability. So that it is necessary for exploration and exploitation reliable implementation. Seismic exploration becomes the method most widely applied in the oil, in particular reflection seismic exploration. Data wells (depth domain) and seismic data (time domain) of reflection seismic survey provides information wellbore within the timescale. As for the good interpretation needed information about the state of the earth and is able to accurately describe the actual situation (scale depth). Conversion time domain into the depth domain into things that need to be done in generating qualified exploration map. Method of time-depth curve to be the method most preferred by the geophysical interpreter, in addition to a fairly short turnaround times, also do not require a large budget. Through data information check-shot consisting of the well data and seismic data, which is then exchanged plotted, forming a curve time-depth curve, has been able to produce a map domain depth fairly reliable based on the validation value obtained in the range of 54 - 176m difference compared to the time domain maps previously generated.Keywords: Energy nonrenewable, survei seismik, peta domain waktu, peta domain kedalaman, time-depth curve
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».