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Enregistrement W4401481626 · doi:10.56952/arma-2024-0858

Analysis of the Deadwood Formation in North Dakota: Applying Rock Physics

2024· article· en· W4401481626 sur OpenAlexaboutno aff
Moones Alamooti, S. Namie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyComputer scienceEarth scienceMining engineeringArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The geothermal potential within North Dakota's Deep Sedimentary Basin formations, particularly the Deadwood Formation, holds promise. Viability of developing unconventional geothermal reservoirs in these complex lithologies depends on thorough subsurface characterization and modeling before injection. Advanced rock physics modeling techniques become essential to unravel the fundamental petrophysical properties and architectures to pinpoint optimal zones. This research uses rock physics methodologies to accurately classify lithofacies and characterize the reservoir rocks in the Deadwood Formation. The methodology integrates theory, analysis, and data for subsurface understanding. Additionally, incorporating composition and modulus data adds precision. This integrated approach is crucial given the complexities. Various analytical techniques are deployed, enabling determination of responses. Diverse scenarios are explored, acknowledging variability and heterogeneity. Results reveal nuanced coexistence of intraparticle and interparticle porosity associated with depositional facies. This suggests intraparticle nanoporosity likely enhances permeability by increasing interconnectivity. Larger pores may store fluids, influencing productivity. In summary, this research significantly advances understanding of fundamental parameters, relationships, and motifs. Findings facilitate identifying prospective units across the basin. Results should reduce uncertainties around potential, providing development guidance. This opens avenues for geothermal exploration and contributes to the energy conversation. 1. INTRODUCTION 1.1. Background The Deadwood Formation is a deep sedimentary unit in the Williston Basin, spanning parts of North Dakota, South Dakota, and Montana in the United States and in parts of Alberta, Saskatchewan, and the southwestern corner of Manitoba in Canada. This predominantly sandstone formation (Fig.1) with interbedded shales was deposited in a continental fluvial environment during the Late Cambrian to Early Ordovician periods (Lochman-Balk & Wilson, 1967). Deep Earth Energy Production Corporation (DEEP) has drilled five geothermal wells aimed at the Deadwood Formation at depths of approximately 11,500 feet and temperatures approaching 250°F (Fig.2) (Murphy, 2021). However, the intricacy of its depositional architecture, coupled with likely facies variability at both regional and local scales, poses challenges for geothermal reservoir characterization and development (Goldstein et al., 2011). A thorough analysis of fundamental petrophysical properties and internal lithofacies relationships across the Deadwood Formation is required to reduce subsurface uncertainties and enable the identification of optimal zones for sustainable geothermal energy production. Advanced subsurface modeling techniques integrating geology, geophysics, petrography, and rock physics will play a crucial role in unraveling the stratigraphic complexity and inherent heterogeneities of potential geothermal reservoir units within the Deadwood Formation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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