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Enregistrement W4392423438 · doi:10.1306/137123021283

7 Sequence Sets and Composite Sequences

2022· book-chapter· en· W4392423438 sur OpenAlexaff
Kevin M. Bohacs, Remus Lazar, Tim Demko, Jeff Ottmann, Ken Potma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSequence (biology)Composite numberComputer scienceBiologyAlgorithmGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This chapter presents definitions, recognition criteria, and examples of sequence sets and composite sequences within a sequence-stratigraphic framework. This stratigraphic scale provides useful insights into shale-gas and tight-liquid plays with mudstone reservoirs that can be profitably grouped into four families based on stratal stacking at the sequence-set scale. Depositional sequences stack in progradational, aggradational, retrogradational, or degradational patterns to form sequence sets—exactly analogous to the stacking patterns of parasequences within depositional sequences discussed in Bohacs et al. (2022a, Chapter 6 this Memoir). Successions of sequence sets accumulate between lower-order sequence boundaries to form lower-order composite sequences containing lowstand, transgressive, and highstand sequence sets. Each of the component, “higher order,” sequences has all the stratal attributes of a depositional sequence, including constituent parasequences and systems tracts, that play a dominant role in controlling the distribution of reservoir, source, and sealing mudstones. Nonetheless, the relative development (thickness and character) of systems tracts in higher-order sequences is strongly influenced by the lower-order stacking pattern of those sequences. Thus, lowstand systems tracts tend to be better developed in depositional sequences within lowstand sequence sets, transgressive systems tracts are better developed in transgressive sequence sets, and so forth in each respective portion of the composite sequence. These repeated stacking patterns of strata and surfaces enable prediction of lithofacies character and distribution, both away from sample control and below the resolution of typical seismic-reflection data. For example, the most widespread, fine-grained, and biogenically dominated strata in the proximate shelfal areas of a composite sequence tend to occur near the top of the transgressive sequence set. Large-scale sequence-set stratigraphic analysis indicates that mudstone reservoirs do not occur randomly but have a repeated and predictable distribution within one of four families—and that such analysis is essential for understanding the localized variations in reservoir potential and distribution. The shared attributes within each family provide objective criteria for selecting appropriate analogs among mudstone reservoir plays and highlight the utility of conducting a basin-to-play–scale stratigraphic analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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