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Enregistrement W2889979186 · doi:10.1111/1755-6724.13643

Quick Evaluation of Present‐Day Low‐Total Organic Carbon Carbonate Source Rocks from Rock‐Eval Data: Middle–Upper Ordovician in the Tabei Uplift, Tarim Basin

2018· article· en· W2889979186 sur OpenAlexaff
Junqing Chen, Xiongqi Pang, Haijun Yang, Hong Pang, Bo Pang

Notice bibliographique

RevueActa Geologica Sinica - English Edition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSource rockGeologyOrdovicianTarim basinCarbonateTotal organic carbonCarbonate rockGeochemistryPetrologyMineralogyStructural basinGeomorphologySedimentary rockEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous studies have postulated the contribution of present‐day low‐total organic carbon (TOC) marine carbonate source rocks to oil accumulations in the Tabei Uplift, Tarim Basin, China. However, not all present‐day low‐TOC carbonates have generated and expelled hydrocarbons; therefore, to distinguish the source rocks that have already expelled sufficient hydrocarbons from those not expelled hydrocarbons, is crucial in source rock evaluation and resource assessment in the Tabei Uplift. Mass balance can be used to identify modern low‐TOC carbonates resulting from hydrocarbon expulsion. However, the process is quite complicated, requiring many parameters and coefficients and thus also a massive data source. In this paper, we provide a quick and cost effective method for identifying carbonate source rock with present‐day low TOC, using widely available Rock‐Eval data. First, we identify present‐day low‐TOC carbonate source rocks in typical wells according to the mass balance approach. Second, we build an optimal model to evaluate source rocks from the analysis of the rocks' characteristics and their influencing factors, reported as positive or negative values of a dimensionless index of Rock‐Eval data (IR). Positive IR corresponds to those samples which have expelled hydrocarbons. The optimal model optimizes complicated calculations and simulation processes; thus it could be widely applicable and competitive in the evaluation of present‐day low TOC carbonates. By applying the model to the Rock‐Eval dataset of the Tabei Uplift, we identify present‐day low‐TOC carbonate source rocks and primarily evaluate the contribution equivalent of 11.87×109 t oil.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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