Quantitative characterization of siliceous contents of different origins by use of logging analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have developed a new and pragmatic technique to quantitatively characterize the silica content of shale of various origins. By comparing the genesis of silica in shale (i.e., biogenic origin, terrigenous origin, and clay transformation), the corresponding silica content per unit volume is determined as a function of the total silica content, each of which is determined from core samples. Subsequently, we have developed a new inverse framework and successfully applied it to quantify different types of silica in the Silurian Longmaxi Formation shale in the Zhaotong area. The biogenic silica content per unit volume is found to be up to 5.61 wt%–5.67 wt%, accounting for 12.8–14.5 times of abiogenic silica, which is approximately 0.39 wt%–0.44 wt%, indicating that biogenic silica contributes more to the total silica than that of abiogenic silica in the bottom of the Longmaxi Formation. Using well-logging data, the biogenic silica content is found to follow the same pattern as the total silica content in the vertical direction. Such an identified pattern together with the silica content leads to more accurate determination of porosity and more appropriate placement of a horizontal well with multistage fractures in a shale gas reservoir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».