Towards an integrated restoration/forward geomechanical modelling workflow for basin evolution prediction
Notice bibliographique
Résumé
Many sedimentary basins host important reserves of exploitable energy resources. Understanding of the present-day state of stresses, porosity, overpressure and geometric configuration is essential in order to minimize production costs and enhance safety in operations. The data that can be measured from the field is, however, limited and at a non-optimal resolution. Structural restoration (inverse modelling of past deformation) is often used to validate structural interpretations from seismic data. In addition, it provides the undeformed state of the basin, which is a pre-requisite to understanding fluid migration or to perform forward simulations. Here, we present a workflow that integrates geomechanical-based structural restoration and forward geomechanical modelling in a finite element framework. The geometry and the boundary kinematics derived from restoration are used to automatically create a forward geomechanical model. Iterative correction may then be performed by either modifying the assumptions of the restoration or modifying the restoration-derived boundary conditions in the forward model. The methodology is applied to two problems; firstly, a sand-box scale benchmark model consisting of sand sediments sliding on silicon leading to the formation of a graben structure; secondly, a field-scale thrust-related anticline from Niger Delta. Two strategies to provide further constraint on fault development in the restoration-derived forward simulation are also presented. It is shown that the workflow reproduces the first order structural features observed in the target geometry. Furthermore, it is demonstrated that the iterative approach provides improved understanding of the evolution and additional information of current-day stress and material state for the Niger Delta Case.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».