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Enregistrement W4207073613 · doi:10.1016/j.jngse.2022.104428

Attribute-assisted interpretation of deltaic channel system using enhanced 3D seismic data, offshore Nova Scotia

2022· article· en· W4207073613 sur OpenAlexaboutno aff
Amit Kumar Ray, Rustam Khoudaiberdiev, Craig Bennett, Paritosh Bhatnagar, Annapurna Boruah, Rajeshwaran Dandapani, Saumen Maiti, Sumit Verma

Notice bibliographique

RevueJournal of Natural Gas Science and Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySubmarine pipelineSeismic attributeChannel (broadcasting)AmplitudeCurvatureCanyonSeismologySeismic inversionAnticlineAmplitude versus offsetGeomorphologyPetrologyTectonicsGeotechnical engineeringGeometryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deltaic channels are good exploration targets and form potential hydrocarbon reservoirs . Generally, distributary sand-filled deltaic channels have high porosity and high permeability sandstones hence can form good quality reservoirs. We delineate deltaic channels within Cree Sand member of the Logan Canyon formation in the Penobscot field, offshore Nova Scotia, by devising a workflow that includes seismic data enhancement and attribute studies integrating coherence attributes, amplitude curvature and spectral decomposition attributes. An exhaustive seismic data conditioning improves considerably the signal-to-noise ratio in the conditioned seismic data (-4 dB at dominant frequency) compared to the input seismic (−22 dB at dominant frequency). We perform an integrated seismic attribute study which helps in effectively mapping the deltaic channel systems at different stratigraphic levels of the Cree Sand interval. We carry out a novel attribute analysis by comparing two types of volumetric curvature attributes namely, structural and amplitude curvatures. The structural curvature although depicting the fault patterns clearly, does not delineate the channels due to the absence of any flexure across the channel. Interestingly, the amplitude curvature attribute delineates different channel systems because of the amplitude variation across the channel edges. We identify narrower and thinner channels at the deeper stratigraphic level, while wider and thicker channels appear at the shallower level. Channel width varies from 870 m to 420 m and thickness from 110 m to 52 m from shallow to deeper level. Based on the integrated seismic attributes analysis, we identify varying channel width and thickness at different stratigraphic levels, that correlates to varying sea level.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,650

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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