In‐situ stress determination and fracture characterization using image logs: The Paleogene Dongying Formation in Nanpu Sag, Bohai Bay Basin, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fracture detection and in‐situ stress determination via well logs are important for exploration and exploitation of subsurface hydrocarbons. Cores, thin sections, and image logs are used to describe and interpret the subsurface fractures and in‐situ stress in the Paleogene Dongying sandstones in Nanpu Sag, Bohai Bay Basin, China. The maximum horizontal stress (SHmax) indicates a nearly east‐west trend according to the borehole breakouts and drilling‐induced fractures. Natural fractures in the Dongying sandstones are classified into: (1) open fractures and (2) closed fractures. The cement‐filled (closed) fractures are commonly detected by image logs as bright discontinuous sinusoidal waves due to resistive filling materials, while the open fractures are evident on image logs appearing as dark sine waves. The open fractures are of dominantly high dip angles, and the rose diagrams confirm the presences of two sets of fractures: northwest‐southeast and northwest‐southeast orientation. Fractures with strikes approximately parallel to the SHmax have good connectedness, making a significant contribution in hydrocarbon production. In addition, the oil‐bearing layers are mainly associated with the intervals with open fractures. The presence of natural fractures provides important pore spaces and fluid flow conduits. Insights can be provided into the subsurface fracture (natural and induced) detection and characterization using image logs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».