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Enregistrement W2787732265 · doi:10.3390/en11020312

Natural Fractures Characterization and In Situ Stresses Inference in a Carbonate Reservoir—An Integrated Approach

2018· article· en· W2787732265 sur OpenAlexaff
Ali Shafiei, Maurice B. Dusseault, Ehsan Kosari, Morteza N. Taleghani

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonateIn situReservoir modelingCharacterization (materials science)GeologyInferencePetroleum engineeringMineralogyComputer scienceMaterials scienceChemistryArtificial intelligenceMetallurgyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we characterized the natural fracture systems and inferred the state of in situ stress field through an integrated study in a very complex and heterogeneous fractured carbonate reservoir. Relative magnitudes and orientations of the in-situ principal stresses in a naturally fractured carbonate heavy oil field were estimated with a combination of available data (World Stress Map, geological and geotectonic evidence, outcrop studies) and techniques (core analysis, borehole image logs and Side View Seismic Location). The estimates made here using various tools and data including routine core analysis and image logs are confirmatory to estimates made by the World Stress Map and geotectonic facts. NE-SW and NW-SE found to be the dominant orientations for maximum and minimum horizontal stresses in the study area. In addition, three dominant orientations were identified for vertical and sub-vertical fractures atop the crestal region of the anticlinal structure. Image logs found useful in recognition and delineation of natural fractures. The results implemented in a real field development and proved practical in optimal well placement, drilling and production practices. Such integrated studies can be instrumental in any E&P projects and related projects such as geological CO2 sequestration site characterization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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