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Enregistrement W3035017199 · doi:10.1190/int-2019-0169.1

Sedimentary sequence and architecture analysis by integrating multidiscipline data — An example of a sandy conglomerate reservoir in the Qie12 block, Qaidam Basin, northwest China

2020· article· en· W3035017199 sur OpenAlexaff
Gong Qingshun, Zhan‐Guo Liu, Chao Zhu, NI Guo-hui, Song Guangyong, Yanxiong Wu

Notice bibliographique

RevueInterpretation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major Project
Mots-clésGeologyAlluvial fanSedimentary rockConglomeratePetrophysicsAlluviumArchitectureGeomorphologySedimentary structuresStructural basinChannel (broadcasting)Sequence (biology)PetrologyPaleontologyFaciesGeotechnical engineeringArchaeologyPorosityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the sedimentary sequence and architecture of a reservoir is important for planning its development strategy. We have developed a case study of analyzing the sequence and architecture of a sandy conglomerate reservoir by integrating geology, petrophysics, seismic, and development data. The analysis indicates that the depositional environment of the target lower part of the Ganchaigou Formation is an alluvial fan. We define eight lithofacies according to the core analysis and five sedimentary microfacies by integrating the core and petrophysical data. We next adopt four sedimentary architectural models by integrating the lithofacies result, microfacies analysis, and high-frequency sequence models. The four architecture models include the extensively connecting body sandwiched with intermittent channels, the composite channel formed by the overlapping and separation of stable channels, the lateral alternated braided channel and sheet flow sediment, and the runoff channel inlaid in flood plain mudstone. Finally, we build an architecture model for the alluvial fan. The model of the alluvial fan overall shows an upward-fining grain-size feature, and this feature indicates that the alluvial fan belongs to a retrograding sequence. The built model consists of six alluvial fan bodies that migrate from the north.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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