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Enregistrement W4236256425 · doi:10.2172/907881

T-R Cycle Characterization and Imaging: Advanced Diagnostic Methodology for Petroleum Reservoir and Trap Detection and Delineation

2006· report· en· W4236256425 sur OpenAlexaboutno aff
Ernest A. Mancini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSequence stratigraphyGeologyOutcropFaciesReservoir modelingSequence (biology)TransgressivePaleontologyPetroleum reservoirStructural basinPetrologyPetroleum engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterization of stratigraphic sequences (T-R cycles or sequences) included outcrop studies, well log analysis and seismic reflection interpretation. These studies were performed by researchers at the University of Alabama, Wichita State University and McGill University. The outcrop, well log and seismic characterization studies were used to develop a depositional sequence model, a T-R cycle (sequence) model, and a sequence stratigraphy predictive model. The sequence stratigraphy predictive model developed in this study is based primarily on the modified T-R cycle (sequence) model. The T-R cycle (sequence) model using transgressive and regressive systems tracts and aggrading, backstepping, and infilling intervals or sections was found to be the most appropriate sequence stratigraphy model for the strata in the onshore interior salt basins of the Gulf of Mexico to improve petroleum stratigraphic trap and specific reservoir facies imaging, detection and delineation. The known petroleum reservoirs of the Mississippi Interior and North Louisiana Salt Basins were classified using T-R cycle (sequence) terminology. The transgressive backstepping reservoirs have been the most productive of oil, and the transgressive backstepping and regressive infilling reservoirs have been the most productive of gas. Exploration strategies were formulated using the sequence stratigraphy predictive model and the classification of the known petroleum reservoirs utilizing T-R cycle (sequence) terminology. The well log signatures and seismic reflector patterns were determined to be distinctive for the aggrading, backstepping and infilling sections of the T-R cycle (sequence) and as such, well log and seismic data are useful for recognizing and defining potential reservoir facies. The use of the sequence stratigraphy predictive model, in combination with the knowledge of how the distinctive characteristics of the T-R system tracts and their subdivisions are expressed in well log patterns and seismic reflection configurations and terminations, improves the ability to identify and define the limits of potential stratigraphic traps and the stratigraphic component of combination stratigraphic and structural traps and the associated continental, coastal plain and marine potential reservoir facies. The assessment of the underdeveloped and undiscovered reservoirs and resources in the Mississippi Interior and North Louisiana Salt Basins resulted in the confirmation of the Monroe Uplift as a feature characterized by a major regional unconformity, which serves as a combination stratigraphic and structural trap with a significant stratigraphic component, and the characterization of a developing play in southwest Alabama, which involves a stratigraphic trap, located updip near the pinchout of the potential reservoir facies. Potential undiscovered and underdeveloped reservoirs in the onshore interior salt basins are identified as Jurassic and Cretaceous aggrading continental and coastal, backstepping nearshore marine and marine shelf, and infilling fluvial, deltaic, coastal plain and marine shelf.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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