Three-dimensional Marine CSEM Forward Modelling in the Flemish Pass Basin Using Realistic Unstructured Meshes
Notice bibliographique
Résumé
Summary Recent seismic data acquired in the Flemish Pass Basin offshore Newfoundland and Labrador shows AVO anomalies in three Tithonian age sands up-dip from where a well was drilled, Mizzen L-11, which indicates a potential for hydrocarbons. As an alternative to fluid substitution, this study considers marine CSEM forward modelling to assess the reservoir potential and de-risk the prospect. In the context of this study, it is important to know if a sensitivity to these Tithonian sands even exists, so a 1D forward modelling analysis for sensitivity was performed. The sensitivities derived from 1D modelling are overestimated due to the 1D assumption, but nonetheless give an indication of the preferred frequencies to use for 3D modelling. The 3D models were built by incrementally adding surfaces to gradually increase complexity resulting in three distinct models. In summary, the constructed models were able to reflect the necessary scale and complexity of the Flemish Pass Basin, and the marine CSEM results generated from these three models were of good quality and convergence. The results and models shown here are preliminary, but they serve as important stepping stones to incorporating reservoir information in upcoming future work.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».