Hydrocarbon migration in the multiple-sourced petroleum system in the northwestern Junggar Basin (northwestern China): Constraint from geochemical and phase fractionation analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Oil mixing and absence of source-rock samples make it difficult to identify the hydrocarbon migration routes in a petroleum system. We provide a case study in the northwestern Junggar Basin to show that combined geochemical and phase fractionation analyses are robust tools to unravel the complex hydrocarbon migration processes. The study rebuilds a migration history that multiple-sourced hydrocarbons migrated, mixed, accumulated, and fractionated along the evolution of regional tectonics. In detail, the Shawan and Mahu sags expelled the early-stage hydrocarbons during the Late Triassic and Late Jurassic, respectively, because of their variable subsidence. These hydrocarbons charged the entire area based on the evidence from bitumen and oil inclusions. During the Early Cretaceous, both sags subsided rapidly and expelled their late-stage hydrocarbons. These hydrocarbons first mixed along unconformities in the sags, which generated mixed-source oils and induced gas washing. Subsequently, they further mixed with or displaced the encountered early-stage oils during migration along the basal unconformity of the upper Permian into the area, causing a horizontal distribution of oil maturity zones. In addition, gases flowing through the early-stage oils induced gas washing again, creating heavy oils, condensate oils, and mixed gases. After the late-stage oils finally accumulated in fractured volcanics, migration fractionation caused the remigration of light-end compositions. This study also shows the strong control of structures on hydrocarbon migration: the unconformity network provided opportunities for long-distance migration and widespread mixing of multiple-sourced hydrocarbons, whereas the paleoridge line of the Zhongguai high defined the boundary of regional migration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».