Harnessing 3D seismic data for mapping natural CO2 distribution: Paving the way for future CCS/CCUS implementation in the Lower Talang Akar Formation, Jabung Block, South Sumatra Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrocarbon reservoirs saturated with CO2 are naturally widespread in the Lower Talang Akar Formation (LTAF) and deposited in the Jabung Block, South Sumatra Basin, Indonesia. The different CO2 saturation contents stored in the reservoirs pose a challenge to planning future carbon capture and storage (CCS) and carbon capture, utilization, and storage (CCUS) in the area. This study integrates poststack 3D seismic data and existing wells in the western part of the Jabung Block. It utilizes seismic attribute methods such as sum of negative amplitude, relative impedance, variance, and ant tracking to predict the origin, saturation, and distribution of CO2-saturated hydrocarbon accumulations in the sandstone reservoirs of the LTAF. The results show that CO2 originated from the Betara Deep source rock in the study area's eastern side and migrated to the reservoirs through major northwest–southeast-trending fault zones. The saturation of CO2 in the reservoirs is mainly controlled by the distance from the source and the reservoir depths, faulting, and fracturing intensity. The fields closer to the Betara source rock tend to be filled with higher contents of CO2 saturation. The results provide valuable guidance in CO2 identification and mapping for future CCS and CCUS implementation in the study area.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».