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Enregistrement W2596051173 · doi:10.3997/2214-4609.201601094

Three-dimensional Marine CSEM Forward Modelling in the Flemish Pass Basin Using Realistic Unstructured Meshes

2016· article· en· W2596051173 sur OpenAlexaffabout
Michael W. Dunham, Seyedmasoud Ansari, Colin G. Farquharson

Notice bibliographique

Revue78th EAGE Conference and Exhibition 2016 · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlemishContext (archaeology)Submarine pipelineSensitivity (control systems)GeologyStructural basinPolygon meshConvergence (economics)Scale (ratio)Computer sciencePaleontologyGeotechnical engineeringEngineeringGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,184 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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