Determination of Total Organic Carbon Content in Shale Formations With Regression Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
By correcting both the positive and negative ΔlogR separation resulting from the resistivity in organic-deficient shales, the traditional ΔlogR correlation is modified, validated, and applied to determine the total organic carbon (TOC) content in shale formations. The TOC content is determined once the Fisher distribution, which represents the significance of each model, and Student's t-distribution, which denotes the significance of every variable in the models, have achieved values equal to or higher than their respective threshold values at a confidence level of 95%. Using a total of 45 sets of logging measurements, the newly proposed correlation is found to be able to reproduce the measured TOC values with a root mean-squared absolute difference (RMSAD) of 0.30 wt % and root mean-squared relative difference (RMSRD) of 23.8%, respectively. Uranium concentration, apart from interval transit time and resistivity, is found to be key in determining the TOC content in organic-rich shale without other radioactive minerals. By combining the reading of DGR (i.e., the difference between the spectral gamma ray with the radioactivity and the computed gamma ray without uranium), the traditional ΔlogR technique has now been improved and extended to the negative ΔlogR separation resulting from the resistivity in organic-deficient shale higher than that in organic-rich shale.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle