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Enregistrement W4306291336 · doi:10.2113/2022/1232390

Quantifying Centimeter- to Microscale Heterogeneities in Sedimentary, Compositional, and Geomechanical Properties of Siltstone Deposits in the Lower Triassic Montney Formation, Northeastern British Columbia, Canada

2022· article· en· W4306291336 sur OpenAlex
Patricia E. Fraino, Carolyn M. Furlong, Per Kent Pedersen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueLithosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSiltstoneGeologySedimentary rockSedimentary structuresGeochemistryFaciesSedimentary depositional environmentMineralogyGeomorphologyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geological and geomechanical heterogeneities exist at multiple scales in fine-grained rocks; however, the complexity of characteristics at the centimeter- to microscale heterogeneities remains poorly understood. In this study, 10 representative samples composed of three centimeter-scale sedimentary fabrics (massive siltstone (F1), stratified siltstone (F2), and bioturbated siltstone (F3)) were analyzed from the Lower Triassic Montney Formation in the Western Canada Sedimentary Basin to describe sedimentological heterogeneity based on sedimentary fabric, compositional, and geomechanical properties. Sedimentary fabric was determined based on grainsize and the distribution of bedforms, which subdivide the facies into four μm- to mm-scale microfacies (massive siltstone (MF1), pinstriped laminated siltstone (MF2), planar- to cross-stratified siltstone (MF3), and bioturbated siltstone (MF4)). Microscale analysis using a scanning electron microscope was used to characterize microfacies and their respective mineralogical makeup (matrix, cement, and framework grains). To quantify heterogeneity, sedimentary fabric was assessed using a CT scan complemented by elemental composition (using X-ray fluorescence), and geomechanical hardness (using Equotip Piccolo Bambino handheld microhardness tool) was collected within a 1 cm by 1 cm grid within each sample. Datasets were compared using a discriminant analysis (DA) to recognize trends between multiple properties and suggest that sedimentary fabric with the highest centimeter-scale aluminum content from XRF (avg. 11%) comprises microfacies that are comparatively matrix-rich consisting of micas, negligible calcite cement, and exhibit the lowest handheld hardness values (<770). Alternatively, sedimentary fabric with a higher elemental calcium component (avg. 18%) comprises microfacies that are matrix-poor, cemented by carbonate (calcite and dolomite) and quartz, and overall exhibit a positive trend with hardness measurement (770–850). Furthermore, to relate the elemental and geomechanical proxies to controls on rock mechanics, natural calcite-filled fractures within the studied core intervals were characterized. Fractures were subdivided into three types—brecciated, bed-parallel, and vertical to subvertical fractures with each type being constrained to a specific sedimentary fabric. Based on centimeter gridding, microscale analysis and the degree of fabric interbedding play a primary role on the variability in mechanical hardness and the geometry and termination of natural fractures. Collectively, this dataset provides insight into the influence that sedimentary fabric and the distribution of elemental composition has on mechanical properties and natural fractures below well log resolution. These findings can be used to better model and predict fine-grained deposit characteristics before undergoing hydraulic stimulation.

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.

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)0,000
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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,179 · 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