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Enregistrement W4283733638 · doi:10.3390/min12070836

Seismic Response Models and the AVO Simulation of Coal-Bearing Reservoirs

2022· article· en· W4283733638 sur OpenAlexfundno aff
Yijun Xi, Xingyao Yin

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPolit National Laboratory for Marine Science and TechnologyChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Calgary
Mots-clésGeologyCoalBearing (navigation)Coal miningPetroleum engineeringSeismologySeismic to simulationMining engineeringPetrologyGeotechnical engineeringSeismic inversion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of coal in complex structures featuring sandstone reservoirs seriously hinders reservoir characterization and the identification of fluids in subsurface formations. Coal can strongly obscure the reflections from sandstone, easily leading to false bright spots during exploration; thus, reservoirs and their boundaries cannot be accurately described. Furthermore, sandstone layers intercalated with thin coal seams form complex composite reflections. Therefore, considering the complexity of coal-bearing reservoirs together with the geological evolution of coal and actual logging data, this study systematically analyses the seismic reflections of coal-bearing reservoirs. First, the seismic responses of various coal-bearing reservoir models are established by evaluating multiple well logs of the target layer. Then, by forward-simulating theoretical seismic data, seismic response models comprising different lithological combinations are established. Finally, seismic attributes (such as the amplitude, frequency and phase) of coal-bearing and non-coal-bearing strata are compared, and the seismic responses of typical lithological combinations of coal-bearing reservoirs are summarized. A single-well model test and a comparison between synthetic and seismic data confirm that numerical simulations can be used to forward model the seismic response characteristics of different sand–coal models, thereby eliminating the influences of coal and accurately characterizing sandstone reservoirs.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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