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Enregistrement W3042802961 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-12238

Rock physics modelling of siliciclastic shallow-marine clinoforms on the New Jersey continental shelf using 3D seismic data and well logs

2020· article· en· W3042802961 sur OpenAlexaff
Masoud Aali, M. R. Nedimović, Craig S. Fulthorpe, Gregory S. Mountain, Bill Richards, James A. Austin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiliciclasticGeologyPetrophysicsContinental marginPaleontologyBoreholeSedimentary rockContinental shelfSedimentary depositional environmentTectonicsPassive marginSedimentGeomorphologyPetrologyOceanographyRiftGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterogeneities within clinoforms, which can be in the form of variations in internal geometry and/or change in sediment distribution, may act as fluid flow barriers or conduits for hydrocarbon or freshwater reservoirs. These heterogeneities can lead to considerable uncertainty in estimating pore-fluid recovery factors by up to 35%. And yet, variations in sediment petrophysical characteristics within clinoforms have been poorly documented. Understanding the rock physics of clinoform heterogeneities along continental margins is a key to reducing the uncertainties in predicting the dynamics and the volume of recoverable pore fluids within these structures. The Miocene sedimentary record of the New Jersey continental margin is a prime candidate for studying continental-margin clinoform structures and the variation in their petrophysical properties. The margin has experienced a stable tectonic history, smooth and gradual thermal subsidence, and continuous sediment loading in the Miocene, resulting in deposition of well-developed siliciclastic clinoformal sequences. We use data from three IODP Expedition 313 boreholes and an encompassing high-resolution 3D multichannel seismic volume, collected in 2015 by the R/V M.G. Langseth on the New Jersey continental shelf, to predict shallow-marine sedimentological properties of the Miocene clinoforms at a significantly higher resolution (~5 m laterally) than previously achieved (~100s of m). We identify 76 system tracts and 22 sequences spanning ~8 m.y. of the Miocene. The results of our 3D stratigraphic analysis provide a detailed structural framework for analyses of the Miocene deposits to: 1) define the sedimentary structure in terms of stratal packages and 2) estimate the internal clinoform heterogeneity associated with phases of known mid-Cenozoic sea-level change. Our statistical analysis of the estimated elastic properties, including P-wave velocity (Vp), density and clay volume, reveals repeating spatial patterns in the internal rock physics properties of the Miocene clinoforms. We show that diagenesis and sediment compaction within the dipping parts of clinoforms cause a continuous increase of Vp in the seaward direction, with a magnitude that decreases from top to bottom. Our results also suggest that lithofacies change in clinoforms imposes a stronger influence on density, as lateral changes in lithofacies are more pronounced in sediment density than in Vp. In the Miocene sedimentary record, the transgressive system tracts show a seaward coarsening trend in grain size and a 3%-5% increase in density from clinoform topsets to bottomsets. Highstand and lowstand system tracts show a fining trend basinward, with a ~8% and 5% reduction in density, respectively. We further demonstrate that the identified trends can provide a standard model allowing incorporation of clinoforms in reservoir characterization techniques, such as model-based seismic inversion, and enable setting of guidelines on how the petrophysical properties change regionally in shallow-marine siliciclastic environments of continental margins.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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