A Bayesian multivariate model using Hamiltonian Monte Carlo inference to estimate total organic carbon content in shale
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The prediction of total organic carbon (TOC) content using geophysical logs is one of the key steps in shale reservoir characterization. Various empirical relations have previously been used for the estimation of TOC content from well-logs; however, uncertainty quantification in the model estimation is often ignored while performing TOC estimation in a deterministic framework. We introduce the problem of TOC estimation in a Bayesian setting with the goal of enhancing the TOC content prediction together with the quantification of the uncertainty in the model prediction. To signify the uncertainty, we draw random samples of model parameters from the posterior distribution by realizing multidimensional stochastic processes within the Hamiltonian Monte Carlo algorithm. The posterior model for the variables that influence TOC estimation is conditioned on the available well-log observations and is further defined by a priori and likelihood distributions. We demonstrate examples of applications of this approach to estimate the TOC content on two real field data sets from the well-known Devonian Duvernay shale of Western Canada and the Silurian shale of the Ahnet Basin. The accuracy in the estimation is arbitrated by comparing the prediction results with those obtained using the two most widely used empirical models. Corroborating the results by the laboratory-measured TOC contents demonstrate that the Bayesian approach offers a more reliable and better confidence in predictions when compared with the empirical models, as it provides additional information on the prediction uncertainty. Finally, the implications of the present approach are derived in terms of depositional environments to characterize the high TOC content zone in the studied organic shale formations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».