MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387309893 · doi:10.30632/pjv64n5-2023a6

The Potash Identification (PID) Plot: A Rapid Screening Crossplot for Discrimination of Commercial Potash

2023· article· en· W4387309893 sur OpenAlexaboutno aff
Donald G. Hill, E.R. Crain, Lawrence W. Teufel

Notice bibliographique

RevuePetrophysics – The SPWLA Journal of Formation Evaluation and Reservoir Description · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotashMineralogyGeologyEvaporitePotassiumMining engineeringGeochemistryChemistrySedimentary rock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potash minerals are the primary source of potassium (K), which is used for the manufacture of gunpowder, fertilizer, and as a sodium-seasoning substitute. Commercial potash minerals are all evaporites. Because potassium-40 (40K) is radioactive (decaying to argon-40 (40Ar) and releasing a gamma ray (GR) in the process), commercial potash mineralization is often discovered when GR (γ ray) logs in petroleum wells drilled through evaporite sequences “go off scale.” However, not all potash minerals may be commercial sources of potassium via underground mining techniques, and potassium is not the only radioactive element. For example, the mineralogy of the McNutt “potash” Member of the Salado Formation in southeast (SE) New Mexico is extremely complex, consisting of multiple thin (i.e., less than 10 ft thick) beds of six low-grade (radioactive) potash minerals, only two of which are commercial for underground mining. There are also four nonradioactive evaporite minerals, one of which may interfere with potash milling chemistry and numerous claystones and marker beds (shales and/or volcanics), with GR count rates comparable to the low-grade potash mineralization in this sequence. Because of this complexity, traditional borehole wireline (WL) and logging-while-drilling (LWD) potash assay techniques, such as GR log-to-core assay transforms, may not be sufficient to identify potentially commercial potash mineralization for underground mining (Teufel, 2008) in SE New Mexico. Crain and Anderson (1966) and Hill (2019) developed linear programming and multimineral analyses, respectively, to estimate potash mineralogy and grades from multiple borehole geophysical measurements. However, both of these approaches require large sets of multiple log measurements. In SE New Mexico, petroleum wells are drilled through the Salado Formation evaporite (including the McNutt “potash” Member) with air, then cased and cemented in place without running WL measurements. Then, the wells are drilled out to total depth (TD) in the underlying sediments with water-based mud. Complete log suites are run from TD to the casing shoe, with only the GR and neutron logs recorded through the cased evaporite sequence for stratigraphic and structural correlation. As a result, essentially all recent oil and gas wells in SE New Mexico have casedhole gamma ray and neutron logs through the Salado evaporite. Hill and Crain (2020) developed a simple crossplot involving only GR and neutron log data, which could discriminate between anhydrous and hydrated potassium evaporite minerals. Logs from these wells could provide a rapid potash screening database if used properly. This technique can be used with both openhole and casedhole petroleum well logs, as well as corehole WL logs, and provides discrimination of commercial potash mineralization from noncommercial (potash and non-potash) radioactive mineralization. Case histories of the use of PID crossplots in evaporite basins of Michigan, Nova Scotia, Saskatchewan, and SE New Mexico are described. This technique may also be useful in screening potential potash deposits elsewhere in the world.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePetrophysics – The SPWLA Journal of Formation Evaluation and Reservoir DescriptionMême sujetGeochemistry and Geologic MappingTravaux en français237 207