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Enregistrement W3094837795 · doi:10.1190/int-2020-0161.1

Mississippian Meramec lithologies and petrophysical property variability, stack trend, Anadarko Basin, Oklahoma

2021· article· en· W3094837795 sur OpenAlex
Michael J. Miller, Matthew J. Pranter, Ishank Gupta, Deepak Devegowda, Kurt J. Marfurt, Carl Sondergeld, Chandra Rai, Chris T. McLain, James L. Packwood, Richard E. Larese

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInterpretation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyLithologyPetrophysicsCalciteDiagenesisSiltstonePetroleum reservoirPetrologyPermeability (electromagnetism)Well loggingMineralogyGeochemistryStructural basinFaciesGeomorphologyPaleontologyPorosityGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mississippian Meramec reservoirs of the Sooner Trend in the Anadarko (Basin) in Canadian and Kingfisher Counties (STACK) play are comprised of silty limestones, calcareous siltstones, argillaceous calcareous siltstones, argillaceous siltstones, and mudstones. We found that core-defined reservoir lithologies are related to petrophysics-based rock types derived from porosity-permeability relationships using a flow-zone indicator approach. We classified lithologies and rock types in noncored wells using an artificial neural network (ANN) with overall accuracies of 93% and 70%, respectively. We observed that mudstone-rich rock type 1 exhibits high clay and relatively low calcite, whereas calcareous-rich rock type 3 has high calcite and low clay content with rock type 2 falling in between as a balance between rock types 1 and 3. Results of the ANN were applied to a suite of well logs in noncored wells in which we generated lithology and rock-type logs for the Meramec. We identified that the Meramec consists of seven stratigraphic units characterized as strike-elongate, shoaling-upward parasequences; each parasequence is capped by a marine-flooding surface. The lower three parasequences (lower Meramec) form a retrogradational parasequence set that back steps to the northwest and is capped by a maximum flooding surface. The upper Meramec is characterized by parasequences that form an aggradational to progradational stacking pattern followed again by a retrogradational trend. We predict that the parasequence stacking, associated lithology distribution, and diagenetic cements appear to control the spatial distribution of petrophysical properties (porosity, permeability, and water saturation), pore volume, and hydrocarbon pore volume (HCPV). Calcareous-rich lithologies exhibit lower porosity, permeability, HCPV, and higher water saturation. We deduced that argillaceous-rich lithologies that occur near the maximum flooding surface are the most favorable reservoir intervals because they exhibit relatively higher porosity, permeability, HCPV, and lower water saturation. Productivity could not be directly correlated to rock types as operational and completion factors as well as overpressure and oil phase play important roles on production.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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