Fracture Network Characterization of the Lower Cretaceous Shu’aiba Outcrops in Central Oman, Wadi Baw
Notice bibliographique
Résumé
Summary Fractured carbonate reservoirs contain over 60% of the world’s proven oil reserves ( Schlumberger, 2007 ). Accurate descriptions of such reservoirs are one of the fundamental challenges in reservoir modeling. While reservoir architecture has been extensively investigated in terms of depositional facies and diagenesis, the integration of fractures based on reservoir data is much more difficult. However, the presence of fractures introduces variability in fluid flow properties and creates complex flow paths within the reservoir. Inadequate structural reservoir characterization can result in undesirable consequences leading to decreased production rates, increased operational costs and in some cases, early well abandonment ( Bourbiaux, 2010 ). Since direct observations of fracture networks under the reservoir’s conditions are impossible due to the limited resolution of commonly used subsurface investigation methods, field observations and measurements conducted on wellexposed outcrops can help bridge the scale gap between well and seismic data ( Ramdani, 2022 ). In this study, we utilize carefully selected outcrops for quantitative fracture characterization as an analog for the Lower Cretaceous Shu’aiba Formation, which is part of one of the most prolific petroleum systems in the Middle East ( van Buchem et al., 1996 ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».