Development of a Probabilistic Correlation between the Gamma Ray Index and Shale Volume Factor to Improve Resource Estimation for the Niger Delta Basin, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The shale volume factor is among the critical petrophysical parameters for reservoir characterization and formation evaluation. Inaccurate estimates of the shale volume factor can lead to poor reserves or resource estimates and wrong business decisions. While the current industry standard is to estimate the shale volume factor from the gamma ray logs using the concept of the gamma ray index, a relationship between the shale volume factor and the gamma-ray index needs to be established for any region/basin under consideration. For most applications in the Niger Delta Basin, a linear relationship is often assumed. However, there is no proven relationship between the shale volume factor and the gamma-ray index for the formations in the Niger Delta Basin. This paper proposes a new shale volume factor prediction correlation for the Niger Delta Basin in Nigeria. The correlation development is based on establishing a relationship between the shale volume factor obtained from cores and the gamma ray index obtained from petrophysical logs for over thirty wells drilled across the Niger Delta Basin. The results show that the relationship between the shale volume factor and the gamma-ray index is not linear as often assumed but a power law model. The new probabilistic correlation predicts lower shale volume factors than the linear model for all ranges of the gamma-ray index. This recent correlation will significantly impact how the hydrocarbon resources and reserves are quantified in the Niger Delta Basin.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».