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Enregistrement W4281295957 · doi:10.1002/gj.4475

Indicators for identification of lacustrine sandstones of sandy debris‐flow origin: A case study of Es1 Member, Palaeogene Shahejie Formation, Nanpu Sag, Bohai Bay Basin, China

2022· article· en· W4281295957 sur OpenAlexaff
Jingjun Zhang, Osman Salad Hersi, Shangming Shi, Yanfang Cao, Jiayue Sun

Notice bibliographique

RevueGeological Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Heilongjiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeologyFaciesClastic rockDebris flowPaleogeneGeochemistryLithologyFluvialSedimentary rockPetrologyGeomorphologyRiver mouthSource rockDiagenesisStructural basinDebrisSediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first member of Shahejie Formation of Eocene–Early Oligocene (Es1, Nanpu Sag) consists of fluvio‐deltaic to deep lacustrine shale‐sandstone accumulations, and the deep lacustrine deposits include sandy debris flow (SDF), turbiditic and mudrock facies. In the process of hydrocarbon exploration, it was found that that SDF sandstones in the deep lacustrine deposits can constitute excellent hydrocarbon reservoirs. Therefore, the identification of these lithofacies, especially SDF sandstones, is crucial for hydrocarbon exploration. We document here parameters that discriminate lacustrine SDF sandstones from turbiditic and mudrock deposits. Data from cores, wireline logs, and seismic sections are integrated and interpreted. Core‐based identification indicators of the SDF sandstones include massive structures with upper and lower sharp contacts with interbedded mudrocks, lateral pinch‐outs, locally imbricated to floating pebble‐size grains, and elongated (teared) mudrock clasts within the middle and upper parts of normally‐ or inversely‐grading sandstone and poor to high matrix content. These properties are attributed to deposition of non‐Newtonian flows with sediment‐support mechanism of dispersive pressure, matrix strength and buoyancy, sediment‐transportation mechanism, and sediment‐settling properties (hindered settling and freezing of the SDF). Log‐facies identification indicators of the SDF sandstones are characterized by higher RLLD/RLLS values (40–80 Ω m), higher SP values (35–70 mV), lower Gamma ray (GR) values (70–120 API), and strongly serrated curve motifs. Seismic facies identification indicators of the SDF sandstones have mound‐like, lenticular, or wedge‐shaped external geometries, and interior worm‐like and fusiform chaotic reflections with medium to strong amplitude, medium to high frequency, and medium to low continuity. The results and interpretation of the integrated core‐log‐seismic data as identification indicators are useful tools for identifying SDF sandstones and effectively distinguishing them from other deep lacustrine deposits.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,282

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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