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Enregistrement W2781102811 · doi:10.1190/geo2017-0451.1

Application of 3D marine controlled-source electromagnetic finite-element forward modeling to hydrocarbon exploration in the Flemish Pass Basin offshore Newfoundland, Canada

2017· article· en· W2781102811 sur OpenAlexaffabout
Michael W. Dunham, Seyedmasoud Ansari, Colin G. Farquharson

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySubmarine pipelineHydrocarbon explorationA priori and a posterioriInversion (geology)FlemishDiscretization3D modelingSeismologyComputer scienceTectonicsGeotechnical engineeringArtificial intelligenceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In recent years, marine controlled-source electromagnetic (CSEM) surveying has become an effective supplemental interpretation tool to the seismic reflection method to help mitigate risk in an offshore exploration setting. Interpretation of marine CSEM data is commonly achieved via finite-difference inversions on rectilinear meshes, which has its merits, but the results are typically of very low resolution. The alternative is forward modeling, which requires a model to be known a priori, but the detail of the model can be created to reflect realistic geologic conditions. What is typically seen in the literature are applications of EM forward modeling codes to synthetic, and sometimes complex synthetic, models. However, what the literature is missing is an application that overcomes the challenges of applying a 3D forward modeling method to real models constructed from real information. We have developed an application of a 3D marine CSEM finite-element forward modeling method to the Bay du Nord prospect in the Flemish Pass Basin offshore Newfoundland. The 3D resistivity model, composed of four topographical layers and the Bay du Nord reservoir body, was built using 2D seismic data, one well log, and a marine CSEM inversion. Although other mesh representations have their merits, we chose to discretize our 3D model into an unstructured tetrahedral mesh because its flexibility enabled the accurate representation of complex structures while minimizing the number of unknowns. The availability of measured marine CSEM data allowed for the resistivities of each layer in the 3D model to be refined, and it also allowed for the simulated data to be assessed in the context of the real noise levels. A subsequent sensitivity analysis of the forward modeling results provided insights regarding the detectability of the Bay du Nord reservoir.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,472

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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