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Enregistrement W2792077743 · doi:10.1088/1755-1315/121/5/052007

Duvernay shale lithofacies distribution analysis in the West Canadian Sedimentary Basin

2018· article· en· W2792077743 sur OpenAlexaboutno aff
Houqin Zhu, Xiangwen Kong, Huashan Long, Yinchao Huai

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major Project
Mots-clésOil shaleGeologyMineralogySedimentary rockGeochemistryPyriteWell loggingPetrologyPaleontologyGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the West Canadian Sedimentary Basin (WCSB), Duvernay shale is considered to contribute most of the Canadian shale gas reserve and production. According to global shale gas exploration and development practice, reservoir property and well completion quality are the two key factors determining the shale gas economics. The two key factors are strongly depending on shale lithofacies. On the basis of inorganic mineralogy theory, all available thin section, X-ray diffraction, scanning electron microscope (SEM), energy dispersive spectrometer (EDS) data were used to assist lithofacies analysis. Gamma ray (GR), acoustic (AC), bulk density (RHOB), neutron porosity (NPHI) and photoelectric absorption cross-section index (PE) were selected for log response analysis of various minerals. Reservoir representative equation was created constrained by quantitative core analysis results, and matrix mineral percentage of quartz, carbonate, feldspar and pyrite were calculated to classify shale lithofacies. Considering the horizontal continuity of seismic data, rock physics model was built, and acoustic impedance integrated with core data and log data was used to predict the horizontal distribution of different lithofacies. The results indicate that: (1) nine lithofacies can be categorized in Duvernay shale, (2) the horizontal distribution of different lithofacies is quite diversified, siliceous shale mainly occurs in Simonette area, calcareous shale is prone to develop in the vicinity of reef, while calcareous-siliceous shale dominates in Willesdon Green area.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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