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Enregistrement W3201862771 · doi:10.1155/2021/6020850

Thermal Maturation Regime Revisited in the Dongying Depression, Bohai Bay Basin, East China

2021· article· en· W3201862771 sur OpenAlexaff
Haiping Huang, Hong Zhang, Zheng Li, Mei Liu

Notice bibliographique

RevueGeofluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaturity (psychological)GeologyOil shaleSource rockHopanoidsBiomarkerStructural basinHydrocarbonBoreholeGeochemistryPaleogeneOrganic matterGeomorphologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the accurate reconstruction of the hydrocarbon generation history in the Dongying Depression, Bohai Bay Basin, East China, core samples of the Eocene Shahejie Formation from 3 shale oil boreholes were analyzed using organic petrology and organic geochemistry methods. The shales are enriched in organic matter with good to excellent hydrocarbon generation potential. The maturity indicated by measured vitrinite reflectance (%Ro) falls in the range of 0.5–0.9% and increases with burial depth in each well. Changes in biomarker and aromatic hydrocarbon isomer distributions and biomarker concentrations are also unequivocally correlated with the thermal maturity of the source rocks. Maturity/depth relationships for hopanes, steranes, and aromatic hydrocarbons, constructed from core data indicate different well locations, have different thermal regimes. A systematic variability of maturity with geographical position along the depression has been illustrated, which is a dependence on the distance to the Tanlu Fault. Higher thermal gradient at the southern side of the Dongying Depression results in the same maturity level at shallower depth compared to the northern side. The significant regional thermal regime change from south to north in the Dongying Depression may exert an important impact on the timing of hydrocarbon maturation and expulsion at different locations. Different exploration strategies should be employed accordingly.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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