Static connectivity of stacked deep-water channel elements constrained by high-resolution digital outcrop models
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT High-resolution digital outcrop models of stacked deep-water channel elements are constructed from the Laguna Figueroa section of the well-exposed Upper Cretaceous Tres Pasos Formation in Chilean Patagonia. The models are based on greater than 1600 m (>5250 ft) of centimeter-scale measured sections, greater than 100 paleoflow measurements, and thousands of differential global positioning system points (10-cm [4-in.] accuracy) from an outcrop belt that is approximately 2.5 km (∼1.5 mi) long and 130 m (425 ft) thick. The models elucidate the effects bed-to-geobody–scale architecture has on static sandstone connectivity among a series of stacked deep-water channel elements and how that connectivity is altered by grid cell size. Static connectivity analyses show that channel element base drapes can strongly influence sandstone connectivity and that smaller channel element widths are more likely to produce disconnected sandstone geobodies. Net-to-gross (NTG) is not directly correlated with connectivity because of the presence of thin channel element base drapes, which do not significantly contribute to NTG. Upscaling the models consistently increases channel element contact (up to 10%) but decreases sandstone connectivity (up to 2%–3%). Channel element stacking patterns strongly impact connectivity. For example, connectivity is reduced in cases of high lateral channel element offsets. Increasing drape coverage markedly decreases connectivity. Evaluating connectivity in a vertical, along-system profile is critical to understanding flow units and reservoir piping. Ultimately, this work constrains uncertainty related to the impact of subseismic-scale stratigraphic architecture on reservoir connectivity by providing concrete knowledge that can be used to guide the model building process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».