Combining Paleomagnetic and Re‐Os Isotope Data to Date Hydrocarbon Generation and Accumulation Processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unraveling the complex relationship between orogenesis and hydrocarbon formation and accumulation is challenging and is often hampered by physical and chemical overprints of younger events. The Permian reservoir in the Longmen Shan orogen, South China, is such an example, and its evolution has been hotly debated. In this study, we use a new combination of paleomagnetic dating analysis and Re–Os isotope dating to try to resolve this. Paleomagnetic dating of the hydrocarbon‐host carbonate indicates two remagnetization events during: (a) the Late Triassic, and (b) the Middle Jurassic–Cretaceous. These two remagnetization events are shown to represent two distinct stages of hydrocarbon accumulation. The paleomagnetic estimates are supported by Re–Os dating of bitumen (∼264 Ma) and oil (∼94 Ma). The two different Re–Os ages are associated with two periods of oil generation. We interpret these data in terms of known geological processes: (a) the ∼260 Ma Dongwu large igneous province caused oil generation, and the Indosinian tectonic event caused the migration and accumulation; and (b) the Late Cretaceous Yanshan orogenic events promoted another generation and entrapment of oil in the same reservoir. This combined approach reliably tracks the sequence of oil generation and accumulation, even when the source rock is uncertain, and multi‐phase accumulation and complex tectonism has occurred. Given that paleomagnetic and Re–Os dating are independent methods which can constrain multiple geological processes, when used together they have the potential to be universally applied.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».