A Statistical Method for Lithic Content Based on Core Measurement, Image Analysis and Microscopic Statistics in Sand-conglomerate Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
The type and content of lithics are of great importance to reservoir research. The existing statistical methods for lithic content mainly focus on sand-level lithics, failing to consider gravel-level lithics. Thus, these methods are not applicable to sand-conglomerate reservoirs, where sand-level and gravel-level lithics coexist. To solve the defects, this paper proposes a hybrid strategy for lithic content in sand-conglomerate reservoirs. Firstly, the type and content of gravel-level lithics were determined through full-bore formation microimager (FMI) imaging logging and core analysis. Next, the type and content of sand-level lithics were obtained by thin-section observation. On this basis, the data on the two levels of lithics were integrated to yield the total content of each type of lithics in the sand-conglomerate reservoir. The hybrid strategy was applied to analyze the lithics features and physical properties of a sand-conglomerate reservoir in the upper part of the fourth member of the Shahejie Formation (upper Es4), north zone, Dongying Depression, China. The results show that the hybrid strategy output greater upper and lower limits of the total lithic contents than the existing methods, and outshined the traditional thin-section observation in accuracy. In the study area, the sand-conglomerate reservoirs in the upper Es4 of the two blocks have different physical properties. The difference is mainly attributable to the different types and contents of lithics of the two blocks. The proposed strategy boasts a strong application potential in oil and gas exploration.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».