Visualization of petroleum exploration maturity for six petroleum provinces outside the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
First posted April 5, 2023 For additional information, contact: Program Coordinator, Energy Resources ProgramU.S. Geological Survey12201 Sunrise Valley DriveReston, VA 20192AskEnergyProgram@usgs.gov Outside the United States and Canada, most of the world’s supplies of oil and natural gas are recovered from conventional (or discrete) oil and gas accumulations. This type of hydrocarbon accumulation remains a target for exploration. In this report, exploration and discovery data are used to visually assist in describing the exploration maturity of selected petroleum provinces with respect to conventional oil and natural gas accumulations. The specific provinces are the Campos Basin (Brazil), the Santos Basin (Brazil), the North Sea Graben (northwestern Europe), the Middle Magdelena Basin (Colombia), the Sirte Basin (Libya), and the Kutei Basin (Indonesia). For each province, discovery data and well data through October 2019 are reported; from these data, depth distributions of the oil in oil fields and natural gas in gas fields were computed.The concepts of delineated prospective area and explored area include elements of geographic spatial information and statistical data analytics. Graphs showing dynamic growth of discoveries that are tied to the delineated prospective area provide a means of grading prospective area. Visualizations put the results of exploration in the context of geographic and geologic features of the play or basin and can be a tool to assist geologists with the appraisal of the number and sizes of undiscovered petroleum accumulations. Visualizations of exploration drilling and discoveries can (1) assist in conceptualizing a geologic model of the basin, (2) highlight relations among discovered accumulations in different plays or assessment units within the basin, and (3) allow the geologist to identify the missing information needed to complete the geologic model of a basin. Further, if visualization attributes can be quantified, they may be used for formulating quantitative models that predict numbers and sizes of undiscovered oil and gas accumulations. Such modeling approaches include discovery process models, Bayesian network models that characterize play or assessment unit dependencies, and innovative applications of machine learning to complement standard geologic assessments.The purpose of this report is to show how visualizations can further the understanding of exploration maturity for the six selected petroleum provinces. It also shows how the geologic framework, geologic data, and drilling and discovery trends can give context to the interpretation of the visualizations that lead to appraisal of exploration maturity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».