Attribute-assisted interpretation of deltaic channel system using enhanced 3D seismic data, offshore Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».