Determination of Total Organic Carbon Content in Shale Formations With Regression Analysis
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».