MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3196439161 · doi:10.51301/vest.su.2021.i4.03

Simulation of geodynamic processes

2021· article· en· W3196439161 sur OpenAlexaboutno aff
М. Nurpeissova, Kanay Rysbekov, Eugene Levin

Notice bibliographique

RevueEngineering Journal of Satbayev University · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Gasification Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Science of the Republic of Kazakhstan
Mots-clésGeologySubsidenceTerrainGeodetic datumFossil fuelInterferometric synthetic aperture radarPetroleum engineeringGeodesyRemote sensingGeomorphologySynthetic aperture radarCartographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To select an optimal and environmentally friendly technology for oil and gas development, it is necessary to estimate in advance the likely disfigurement processes of the surface terrain. To this end, it is recommended to develop predictive geodynamic models prior to start of field development, taking into consideration the geological characteristics and tectonic activity of the area under investigation, as well as the specific features of the reservoir. Research methods. In this paper, two models of subsidence of the ground surface in a hydrocarbon field are considered: a parametric spatial model developed at Delft University of Technology and a model based on the Knoté influence function developed at the Canadian Center for Geodetic Engineering. The first method is more suitable for describing a smooth and gradual subsidence in deep gas reservoirs and allows you to assess the spatial-temporal pattern of movement of the ground surface. In the second method, geodynamic processes are modeled based on the functional relationship between reservoir compaction and subsidence of the day surface, taking into account the location of the oil reservoir, physical and mechanical properties of rocks, changes in reservoir pressure and the results of surface disfigurement monitoring and is recommended for oil fields. Research results. A comparative analysis of these methods is carried out on the example of the Tengiz oil and gas field in Western Kazakhstan. An evaluation of the developed model accuracy is carried out by comparing the calculated values ​​of soil subsidence with the data of radar interferometry, and estimates obtained by other researchers. Recommendations are given on the application of the considered methods in the generation of predictive models of oil and gas fields, the necessity of calculating the transfer coefficient of the reservoir compaction to the position of the day surface, taking into account the depth of the reservoir and the physical and mechanical properties of the rock massif, is indicated.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngineering Journal of Satbayev UniversityMême sujetMining and Gasification TechnologiesTravaux en français237 207