A novel method for quantitatively identifying driving forces and evaluating their contributions to oil and gas accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Different driving forces govern the formation of distinct types of oil and gas accumulation and yield diverse oil and gas distributions. Complex oil and gas reservoirs in basins are commonly formed by the combination of multiple forces. It is very difficult but essential to identify driving forces and evaluate their contributions in predicting the type and distribution of oil and gas reservoirs. In this study, a novel method is proposed to identify driving forces and evaluate their contribution based on the critical conditions of porosity and permeability corresponding to buoyancy-driven hydrocarbon accumulation depth (BHAD). The application of this method to the Nanpu Sag of the Bohai Bay Basin shows that all oil and gas accumulations in the reservoirs are jointly formed by four driving forces: buoyance (I), non-buoyance (II), tectonic stress (III1) and geofluid activity (III2). Their contributions to all proven reserves are approximately 63.8%, 16.2%, 2.9%, and 17.0%, respectively. The contribution of the driving forces is related to the depth, distance to faults and unconformity surfaces. Buoyancy dominates the formation of conventional reservoirs above BHAD, non-buoyant dominate the formation of unconventional reservoirs below BHAD, tectonic stress dominates the formation of fractured reservoirs within 300 m of a fault, and geofluids activity dominates the formation of vuggy reservoirs within 100 m of an unconformity surface.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».