Improving the 3-D geological data infrastructure of southern Ontario: data capture, compilation, enhancement and QA/QC
Notice bibliographique
Résumé
Well records of the Oil Gas and Salt Resources Library (OGSRL) are maintained in the Ontario Petroleum Data System (OPDS) and are the principal source of data on the subsurface geology of southern Ontario. In this project significant improvements have been made to data quality in OPDS through a process of capture and compilation of existing data, QA/QC edits to the existing data, and creation and addition of new data. Edits were completed to 30,320 formation top picks in 7,812 wells. These improvements were completed as part of the development of a 3-D lithostratigraphic model of the Paleozoic bedrock of southern Ontario. The completion of this QA/QC at the OGSRL has the permanent benefit that any future users of the library data will have access to these corrections. OPDS data supports resource industries involved in exploration for and development of salt, oil, natural gas, groundwater, compressed air energy storage, disposal of oil field fluids, geological storage of hydrocarbons, and permanent geological storage of nuclear wastes. It also supports public education and the training of new geoscientists and geological engineers. The southern Ontario 3-D model is data-driven. OPDS is the key source of data for the model and illustrates the value of a properly constructed and actively maintained wells database. Without OPDS the 3-D modelling project would not have been possible.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».