Characterization of marine shale in Western Hubei Province based on unmanned aerial vehicle oblique photographic data
Notice bibliographique
Résumé
The marine shale in the Sinian Doushantuo Formation of Qinglinkou outcrop section is well developed, but the current characterization methods for outcrops are unsatisfactory. In this paper, the data of outcrop in the field study area were collected by Unmanned Aerial Vehicle, then processed and interpreted by oblique photography technology combined with manual investigation. Subsequently, we established a quantitative geological knowledge database of the shale formations and carried out the typical section of anatomy analysis. The results showed that the high-precision image information captured by unmanned aerial vehicle oblique photography technology can be well coupled with a three-dimensional coordinate system. The three-dimensional digital model was used to characterize the lithologic assemblage, thickness and distribution characteristics of the target reservoir. Based on this digital model, we established the three-dimensional lithology and the total organic carbon models of the outcrop area. The spatial distribution characteristics of interbedding between marine dolomite and shale in the outcrop area were displayed, and the distribution of total organic carbon was revealed under lithological constraints. The models are beneficial for the analysis and prediction of the lithology and total organic carbon, which is of great significance to the understanding of shale gas sweet spots. Cited as: Yin, S., Feng, K., Nie, X., Chen, Q., Liu, Y., Wang, P. Characterization of marine shale in Western Hubei Province based on unmanned aerial vehicle oblique photographic data. Advances in Geo-Energy Research, 2022, 6(3): 252-263. https://doi.org/10.46690/ager.2022.03.08
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».