Conglomerate petrology characterization using high-definition borehole electrical images in the Upper Urho Formation at well JL42, Zhongguai Uplift, Junggar Basin, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cores drilled from wells are significant resources for understanding the geologic characteristics of petroleum reservoirs. However, due to the high cost and long rig time involved, it is impossible to obtain cores from the entire sedimentary formation in a drilling well. Furthermore, core breakage limits the amount of information that can be obtained in the vertical deposition environment of deep-buried formations. Therefore, we have used ultrahigh-resolution and high-quality borehole electrical images obtained by a borehole electrical imaging tool, High-Definition Formation MicroImager (FMI-HD), to supplement “core” information and characterize the petrologic features, such as grain size and sedimentary structure, of conglomeratic formations in the Permian Upper Urho Formation at well JL42, Zhongguai Uplift, Junggar Basin, China. We have observed conglomeratic cores at 95.92 m in well JL42 and recorded various petrologic features of the core cylinders. In the cored interval, the FMI-HD images were compared with core photos in detail; grain size results from the FMI-HD images and cores were very similar. However, there were major differences in the structural results due to core interruption. In addition, the high-resolution depositional facies of the Upper Urho Formation at well JL42 were dissected in terms of the distributive fluvial system, not the fan-delta system, using vertical grain size features derived from FMI-HD images. Boulders, cobbles, coarse pebbles, and fine pebbles were developed in thick gravelly channels in the lower proximal facies, whereas fine pebbles and granules were developed in thin channels in the upper medial facies. Therefore, FMI-HD images can be efficiently used to supplement cores and sedimentary information, which provides important insights on the paleogeology of conglomeratic formations and in turn on the exploration potential of petroleum systems.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».