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Enregistrement W4396974951 · doi:10.1071/ep23048

Source rocks of the Birrindudu Basin: perspectives from a new sampling program

2024· article· en· W4396974951 sur OpenAlexaff
Grace Butcher, Emmanuelle Grosjean, Tehani Palu, Padmasiri Ranasinghe, Richard Kempton, Siyumini Perera

Notice bibliographique

RevueAustralian Energy Producers journal. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural basinGeologySampling (signal processing)Source rockGeochemistryArchaeologyPaleontologyGeographyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Paleo- to Mesoproterozoic Birrindudu Basin is an underexplored frontier basin straddling the Northern Territory and Western Australia, and is a region of focus for the second phase of Geoscience Australia’s Exploring for the Future (EFTF) program (2020–2024). Hydrocarbon exploration in the Birrindudu Basin has been limited and a thorough assessment of the basin’s petroleum potential is lacking due to the absence of data in the region. To bridge this data gap, a comprehensive analytical program including organic petrology, programmed pyrolysis and oil fluid inclusion analysis was undertaken on cores from six drill holes to improve the understanding of the basin’s source rock potential and assess petroleum migration. Organic petrological analyses reveal that the primary maceral identified in the cores is alginite mainly originating from filamentous cyanobacteria, while bitumen is the most common unstructured secondary organic matter. New reflectance data based on alginite and bitumen reflectance indicate the sampled sections have reached a thermal maturity suitable for hydrocarbon generation. Oil inclusion analyses provide evidence for oil generation and migration, and hence elements of a petroleum system are present in the basin.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
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